(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を処理する装置を制御するための画像処理方法であって、
前記画像を構成する各ピクセルのグレーレベルに基づいて、グレーレベルヒストグラムを計算するステップと、
前記グレーレベルヒストグラムに基づいて、平均グレーレベルが小さい黒ブロックであるか判断するための黒ブロックしきい値を決定する黒ブロックしきい値決定ステップと、
前記画像内のピクセルのグレーレベルにより算出した行方向および列方向の数列に基づいて、前記画像を複数の異なるサイズの第１副画像ブロックに分割する第１副画像分割ステップと、
前記第１副画像分割ステップで分割された第１副画像ブロックと前記黒ブロックしきい値決定ステップで決定された黒ブロックしきい値とに基づいて、前記複数の第１副画像ブロックそれぞれについて黒ブロックか否か判定し、更に、黒ブロックであると判定された場合は当該黒ブロックとして判定された第１副画像ブロック内のグレーレベル分布に基づいて求めた２値化しきい値を当該黒ブロック内の参照しきい値として算出する黒ブロック判定ステップと、
前記黒ブロック判定ステップにより判定された黒ブロックの参照しきい値と前記グレーレベルヒストグラムとに基づいて、前記画像における最小しきい値を計算する最小しきい値計算ステップと、
前記グレーレベルヒストグラムに基づいて、前記画像におけるエッジを検出するためのエッジ基準を決定するエッジ基準決定ステップと、
前記エッジ基準決定ステップで決定されたエッジ基準と前記画像内の各ピクセルのグレーレベルとを比較することにより、前記画像内のエッジ・ピクセルを検出するエッジ・ピクセル検出ステップと、
前記画像を、予め決められたサイズの複数の第２副画像に分割する第２副画像分割ステップと、
前記第２副画像分割ステップで分割された第２副画像それぞれについて、ノイズと判定される条件を満たすか否かの判定結果と、バックグラウンドと判定される条件を満たすか否かの判定結果と、当該第２副画像が前記黒ブロック内の領域であるか否かの判定結果と、前記エッジ・ピクセル検出ステップで検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルと、前記黒ブロック判定ステップで算出された参照しきい値と、前記最小しきい値計算ステップで計算された最小しきい値とに基づいて、２値化しきい値を決定する第２しきい値決定ステップと、
前記第２しきい値決定ステップで前記第２副画像それぞれについて決定された前記２値化しきい値に従って、前記画像を２値化する２値化ステップと
を備えることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
前記最小しきい値計算ステップにおいて、
前記黒ブロック判定ステップにおいて前記黒ブロックがあると判定された場合は、前記黒ブロックの参照しきい値に基づいて前記最小しきい値を計算し、
前記黒ブロック判定ステップにおいて前記黒ブロックがないと判定された場合は、前記グレーレベルヒストグラムに基づいて前記最小しきい値を計算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３】
前記第２しきい値決定ステップでは、
前記第２副画像が前記ノイズと判定される条件を満たさなかった場合、当該第２副画像内に含まれる前記エッジ・ピクセルの前記グレーレベルの平均値を、当該第２副画像の２値化しきい値として設定し、
一方、前記第２副画像が前記ノイズと判定される条件を満たす場合、当該第２副画像の２値化しきい値としてゼロを設定する
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４】
前記第２しきい値決定ステップでは、
前記第２副画像が前記バックグラウンドと判定される条件を満たす場合、当該第２副画像の２値化しきい値としてゼロを設定し、
一方、前記第２副画像が前記バックグラウンドと判定される条件を満たさなかった場合、当該第２副画像の２値化しきい値として既にゼロが設定されているか否かと、当該第２副画像が黒ブロック内であるか否かと、前記参照しきい値とに基づいて、当該第２副画像の２値化しきい値を設定し、
前記設定されている当該第２副画像の２値化しきい値と前記最小しきい値とを比較することにより、当該第２副画像の２値化しきい値を決定する
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記２値化ステップでは、
前記第２副画像それぞれについて決定された前記２値化しきい値に基づいて、隣接する第２副画像間で２次元補間処理を行うことにより、前記画像の各ピクセルに対する２値化しきい値を決定し、当該決定された２値化しきい値により前記画像の各ピクセルを２値化する
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６】
画像を構成する各ピクセルのグレーレベルに基づいて、グレーレベルヒストグラムを計算する手段と、
前記グレーレベルヒストグラムに基づいて、平均グレーレベルが小さい黒ブロックであるか判断するための黒ブロックしきい値を決定する黒ブロックしきい値決定手段と、
前記画像内のピクセルのグレーレベルにより算出した行方向および列方向の数列に基づいて、前記画像を複数の異なるサイズの第１副画像ブロックに分割する第１副画像分割手段と、
前記第１副画像分割手段で分割された第１副画像ブロックと前記黒ブロックしきい値決定手段で決定された黒ブロックしきい値とに基づいて、前記複数の第１副画像ブロックそれぞれについて黒ブロックか否か判定し、更に、黒ブロックであると判定された場合は当該黒ブロックとして判定された第１副画像ブロック内のグレーレベル分布に基づいて求めた２値化しきい値を当該黒ブロック内の参照しきい値として算出する黒ブロック判定手段と、
前記黒ブロック判定手段により判定された黒ブロックの参照しきい値と前記グレーレベルヒストグラムとに基づいて、前記画像における最小しきい値を計算する最小しきい値計算手段と、
前記グレーレベルヒストグラムに基づいて、前記画像におけるエッジを検出するためのエッジ基準を決定するエッジ基準決定手段と、
前記エッジ基準決定手段で決定されたエッジ基準と前記画像内の各ピクセルのグレーレベルとを比較することにより、前記画像内のエッジ・ピクセルを検出するエッジ・ピクセル検出手段と、
前記画像を、予め決められたサイズの複数の第２副画像に分割する第２副画像分割手段と、
前記第２副画像分割手段で分割された第２副画像それぞれについて、ノイズと判定される条件を満たすか否かの判定結果と、バックグラウンドと判定される条件を満たすか否かの判定結果と、当該第２副画像が前記黒ブロック内の領域であるか否かの判定結果と、前記エッジ・ピクセル検出手段で検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルと、前記黒ブロック判定手段で算出された参照しきい値と、前記最小しきい値計算手段で計算された最小しきい値とに基づいて、２値化しきい値を決定する第２しきい値決定手段と、
前記第２しきい値決定手段で前記第２副画像それぞれについて決定された前記２値化しきい値に従って、前記画像を２値化する２値化手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
前記最小しきい値計算手段において、
前記黒ブロック判定手段において前記黒ブロックがあると判定された場合は、前記黒ブロックの参照しきい値に基づいて前記最小しきい値を計算し、
前記黒ブロック判定手段において前記黒ブロックがないと判定された場合は、前記グレーレベルヒストグラムに基づいて前記最小しきい値を計算することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第２しきい値決定手段では、
前記第２副画像が前記ノイズと判定される条件を満たさなかった場合、当該第２副画像内に含まれる前記エッジ・ピクセルの前記グレーレベルの平均値を、当該第２副画像の２値化しきい値として設定し、
一方、前記第２副画像が前記ノイズと判定される条件を満たす場合、当該第２副画像の２値化しきい値としてゼロを設定する
ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記第２しきい値決定手段では、
前記第２副画像が前記バックグラウンドと判定される条件を満たす場合、当該第２副画像の２値化しきい値としてゼロを設定し、
一方、前記第２副画像が前記バックグラウンドと判定される条件を満たさなかった場合、当該第２副画像の２値化しきい値として既にゼロが設定されているか否かと、当該第２副画像が黒ブロック内であるか否かと、前記参照しきい値とに基づいて、当該第２副画像の２値化しきい値を設定し、
前記設定されている当該第２副画像の２値化しきい値と前記最小しきい値とを比較することにより、当該第２副画像の２値化しきい値を決定する
ことを特徴とする請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記２値化手段では、
前記第２副画像それぞれについて決定された前記２値化しきい値に基づいて、隣接する第２副画像間で２次元補間処理を行うことにより、前記画像の各ピクセルに対する２値化しきい値を決定し、当該決定された２値化しきい値により前記画像の各ピクセルを２値化することを特徴とする請求項６に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
コンピュータが読み込み実行することで、画像処理装置として機能するコンピュータプログラムを格納したコンピュータ可読記憶媒体であって、
画像を構成する各ピクセルのグレーレベルに基づいて、グレーレベルヒストグラムを計算する手段と、
前記グレーレベルヒストグラムに基づいて、平均グレーレベルが小さい黒ブロックであるか判断するための黒ブロックしきい値を決定する黒ブロックしきい値決定手段と、
前記画像内のピクセルのグレーレベルにより算出した行方向および列方向の数列に基づいて、前記画像を複数の異なるサイズの第１副画像ブロックに分割する第１副画像分割手段と、
前記第１副画像分割手段で分割された第１副画像ブロックと前記黒ブロックしきい値決定手段で決定された黒ブロックしきい値とに基づいて、前記複数の第１副画像ブロックそれぞれについて黒ブロックか否か判定し、更に、黒ブロックであると判定された場合は当該黒ブロックとして判定された第１副画像ブロック内のグレーレベル分布に基づいて求めた２値化しきい値を当該黒ブロック内の参照しきい値として算出する黒ブロック判定手段と、
前記黒ブロック判定手段により判定された黒ブロックの参照しきい値と前記グレーレベルヒストグラムとに基づいて、前記画像における最小しきい値を計算する最小しきい値計算手段と、
前記グレーレベルヒストグラムに基づいて、前記画像におけるエッジを検出するためのエッジ基準を決定するエッジ基準決定手段と、
前記エッジ基準決定手段で決定されたエッジ基準と前記画像内の各ピクセルのグレーレベルとを比較することにより、前記画像内のエッジ・ピクセルを検出するエッジ・ピクセル検出手段と、
前記画像を、予め決められたサイズの複数の第２副画像に分割する第２副画像分割手段と、
前記第２副画像分割手段で分割された第２副画像それぞれについて、ノイズと判定される条件を満たすか否かの判定結果と、バックグラウンドと判定される条件を満たすか否かの判定結果と、当該第２副画像が前記黒ブロック内の領域であるか否かの判定結果と、前記エッジ・ピクセル検出手段で検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルと、前記黒ブロック判定手段で算出された参照しきい値と、前記最小しきい値計算手段で計算された最小しきい値とに基づいて、２値化しきい値を決定する第２しきい値決定手段と、
前記第２しきい値決定手段で前記第２副画像それぞれについて決定された前記２値化しきい値に従って、前記画像を２値化する２値化手段
として機能するコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自己適応２値化を使用した画像処理方法および装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像処理技術は大きく発展し、リモートセンシング画像処理、カラー画像処理およびファイル画像光学文字認識（ＯＣＲ）などのための画像処理装置が幅広い応用分野を獲得している。
【０００３】
これらの画像処理技術では、グレーレベル画像２値化処理が不可欠である。２値化処理は、カラー画像またはグレーレベル画像を、２つのグレーレベルしかない白黒画像に変換するための処理である。
【０００４】
従来使用されている２値化方法は周知であり、しきい値をグレーレベル・ヒストグラムに基づいて計算するための、Ｏｔｓｕのｍａｘｉｍｕｍ  ｉｎｔｅｒ−ｃａｔｅｇｏｒｙ  ｓｑｕａｒｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｍｅｔｈｏｄ（「ＡＴｈｒｅｓｈｏｌｄ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｒｏｍ  Ｇｒａｙ−Ｌｅｖｅｌ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，Ｍａｎ，ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ、Ｖｏｌ．ＳＭＣ−９、Ｎｏ．１、ｐｐ．６２〜６６、１９７９年１月を参照）、ＫｉｔｔｌｅｒおよびＩｌｌｉｎｇｗｏｒｔｈの最小誤差法（「Ｍｉｎｉｍｕｍ  Ｅｒｒｏｒ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ」Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｖｏｌ．１９、Ｎｏ．１、ｐｐ．４１〜４７、１９８６年を参照）、およびＴｓａｉのｍｏｍｅｎｔ  ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄ（「Ｍｏｍｅｎｔ−Ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄｉｎｇ：Ａ  Ｎｅｗ  Ａｐｐｒｏａｃｈ」、Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ，Ｇｒａｐｈｉｃｓ，ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ２９、ｐｐ．３７７〜３９３、１９８５年を参照）を使用し、２値化される画像全体についての事前設定しきい値を単に提供することによる２値化方法などがある。
【０００５】
しかし、画像全体について単一のしきい値を使用した２値化方法には、しばしば欠陥がある。たとえば、ＯＣＲ処理をファイル画像上で実行するとき、かつ２値化処理を文字、表、および、様々なグレーレベルを有する画像のファイル画像上で実行するとき、文字、表および画像を、単一のしきい値を使用して完全に保持することは非常に困難である。
【０００６】
そのため、画像を複数のオーバーラップしない副画像(sub-image)に分割し、各副画像についてのグレーレベル・ヒストグラムを計算して、各副画像について対応するしきい値を決定し、次いで２値化処理を実行する方法が使用されてきた。たとえば、特開平９−２３３３２６号公報では、画像を、それぞれが６４×６４ピクセルを有する副画像に分割し、副画像のうち１つのしきい値を、副画像のグレーレベル・ヒストグラムを使用して計算し、副画像における各ピクセルについて、補間を使用したスムージング処理を実行し、最後に各ピクセルについて２値化処理を実行する２値化方法を記載している。
【０００７】
銀行で使用される帳票処理システムなど、表画像認識システムでは、２値化処理を入力グレーレベル画像上で実行して、これらを２値化画像（白黒画像）に変換し、表の外部フレーム、サイズおよび相対位置に基づいて表画像についての合致判別処理を実行し、表のシーケンスを、システムにおいて登録されたように決定し、認識されるエリアを決定し、認識されるエリアに渡ってＯＣＲ処理を担うことが必要である。明らかに２値化処理は非常に重要な処理であり、表のフレームが失われ、あるいは不明瞭であった場合、合致判別処理に失敗する可能性があり、認識されるエリア内のノイズが大きすぎる場合、ＯＣＲの精度が重大な影響を受けるようになる。表の画像における外部フレームはそれらの太さおよびバックグラウンド・パターンにおいて異なり、あるいはカーボン用紙によって残されたパターン（裏写りなど）がしばしば、認識されるエリア内に存在するので、従来の２値化方法が表の画像の処理で使用される場合、しばしば不十分な結果を示す。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、画像の特性に基づいて、高速かつ効果的に２値化処理を実現するための画像処理方法、画像処理装置、および画像処理方法のための記憶媒体を提供することである。
【０００９】
本発明のさらに特定の目的は、画像の特性に基づいて、高速かつ効果的に２値化処理を実現すると同時に、できる限り多くの表の外部フレームおよび反転された文字のブロックを保持するための画像処理方法、画像処理装置、および画像処理方法のための記憶媒体を提供することである。
【００１０】
本発明は、処理される画像が複数の副画像に分割される場合において、副画像において検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルに基づいて２値化の閾値を決定する、固有の解決策を提供する。
【００１１】
【問題を解決するための手段】
本発明によれば、上記の目的は、ピクセルのグレーレベル分布を有する画像を処理するための画像処理方法を提供することによって実現される。この方法は、ａ）前記画像のピクセルのグレーレベルの統計分布を計算するステップと、ｂ）画像内のエッジ・ピクセルを、グレーレベルの統計分布に対応するエッジ基準に従って検出するステップと、ｃ）前記画像を複数の副画像に分割するステップと、ｄ）各副画像についての２値化しきい値を、夫々の副画像において検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルに従って決定するステップと、ｅ）各副画像を、夫々の副画像について決定された２値化しきい値に従って２値化するステップとを含むことを特徴とする。
【００１２】
より具体的な態様では、本発明の画像処理方法はさらに、前記画像についてのグローバル最小しきい値を決定するステップを含み（ここで、前記グローバル最小しきい値は、前記グローバル最小しきい値より低いグレーレベルを有するピクセルの数と画像におけるピクセルの総数の比が、事前設定値より低下することを防止するためものものである）、各副画像についての２値化しきい値を決定するステップが、注目副画像の候補２値化しきい値を、当該注目副画像において検出されたエッジ・ピクセルの平均グレーレベルに従って決定するステップと、前記グローバル最小しきい値を、注目副画像の前記候補２値化しきい値に基づいて決定された第２の候補２値化しきい値と比較するステップと、注目副画像の２値化しきい値を、前記比較するステップの結果に基づいて決定するステップとを含む。
【００１３】
より具体的な態様では、本発明の画像処理方法はさらに、画像における黒ブロックを検出するステップを含む。
【００１４】
より具体的な態様では、本発明の画像処理方法は、グローバル最小しきい値決定ステップにおいて、黒ブロックが前記黒ブロック検出ステップにおいて検出された場合、前記グローバル最小しきい値が、前記黒ブロックの参照しきい値に従って決定され、黒ブロックが前記黒ブロック検出ステップにおいて検出されなかった場合、前記グローバル最小しきい値が前記グレーレベル統計分布に基づいて決定されることを特徴とする。
【００１５】
より具体的な態様では、画像処理方法がさらに、前記グローバル最小しきい値を、前記グレーレベル統計分布におけるピークおよび谷の位置に基づいて決定するステップをさらに含む。
【００１６】
さらに、本発明の上記の目的は、グレーレベル分布を有する画像を処理するための画像処理装置を提供することによって実現され、この装置は、ａ）前記画像のピクセルのグレーレベルの統計分布を計算するグレーレベル分布計算手段と、ｂ）画像内のエッジ・ピクセルを、グレーレベルの統計分布に対応するエッジ基準に従って検出するエッジ・ピクセル検出手段と、ｃ）前記画像を複数の副画像に分割する画像分割手段と、ｄ）各副画像についての２値化しきい値を、同じ副画像において検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルに従って決定する副画像２値化しきい値決定手段と、ｅ）各副画像を、それぞれの副画像について決定された２値化しきい値に従って２値化する２値化手段とを含むことを特徴とする。
【００１７】
より具体的な態様では、本発明の画像処理装置はさらに、前記画像についてのグローバル最小しきい値を決定するグローバル最小しきい値決定手段を含み（ここで、前記グローバル最小しきい値は、前記グローバル最小しきい値より低いグレーレベルを有するピクセルの数と画像におけるピクセルの総数の比が、事前設定値より低下することを防止するためものものである）、前記副画像２値化しきい値決定手段が、注目副画像の候補２値化しきい値を、当該注目副画像において検出されたエッジ・ピクセルの平均グレーレベルに従って決定し、前記グローバル最小しきい値を、注目副画像の前記候補２値化しきい値に基づいて決定された第２の候補２値化しきい値と比較し、注目副画像の２値化しきい値を、前記比較の結果に基づいて決定することを特徴とする。
【００１８】
より具体的な態様では、本発明の画像処理装置はさらに、画像における黒ブロックを検出する手段を含むことを特徴とする。
【００１９】
より具体的な態様では、本発明の画像処理装置は、グローバル最小しきい値決定手段が、黒ブロックが前記黒ブロック検出手段によって検出されたとき、前記グローバル最小しきい値を前記黒ブロックの参照しきい値に従って決定し、黒ブロックが前記黒ブロック検出手段において検出されなかったとき、前記グローバル最小しきい値を前記グレーレベル統計分布に基づいて決定することを特徴とする。
【００２０】
さらに、上記の目的は、画像処理システムを提供することによって実現され、このシステムは、画像を入力するための入力デバイスと、グレーレベル分布を有する画像を処理するための画像処理装置とを含み、この装置は、ａ）前記画像のピクセルのグレーレベルの統計分布を計算するグレーレベル分布計算手段と、ｂ）画像内のエッジ・ピクセルを、グレーレベルの統計分布に対応するエッジ基準に従って検出するエッジ・ピクセル検出手段と、ｃ）前記画像を複数の副画像に分割する画像分割手段と、ｄ）各副画像についての２値化しきい値を、それぞれの副画像において検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルに従って決定する副画像２値化しきい値決定手段と、ｅ）各副画像を、それぞれの副画像について決定された２値化しきい値に従って２値化する２値化手段とを含む。
【００２１】
さらに、本発明は、プログラム・コードを格納するための記憶媒体を提供し、このプログラム・コードは、前記画像のピクセルのグレーレベルの統計分布を計算するためのコードと、画像内のエッジ・ピクセルを、グレーレベルの統計分布に対応するエッジ基準に従って検出するためのコードと、前記画像を複数の副画像に分割するためのコードと、各副画像についての２値化しきい値を、それぞれの副画像において検出されたエッジ・ピクセルのグレーレベルに従って決定するためのコードと、各副画像を、それぞれの副画像について決定された２値化しきい値に従って２値化するためのコードとを含む。
【００２２】
本発明の他の特徴および利点は、以下に与える実施形態の説明および添付の図面から明らかになり、図面では同じまたは類似の部分またはステップが同じ参照番号によって指示される。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面に従って、本発明に係る実施形態を詳細に説明する。
【００２４】
＜第１の実施形態＞
［システム構成］
図１は、本発明の一実施形態による画像２値化処理システムの構造ブロック図である。
【００２５】
図１に示すように、プリンター１０５（インク・ジェット・プリンタなど）、およびモニタ１０６は、ホスト・コンピュータ１００に接続される。
【００２６】
ホスト・コンピュータ１００は、文書処理プログラム、スケーリング・プログラム、インターネット・ブラウザなどのアプリケーション・プログラム１０１、ＯＳ（オペレーティング・システム）１０２、アプリケーション・プログラム１０１によってＯＳ１０２に発せられ、出力画像を示す様々な描画コマンド（画像描画コマンド、レター描画コマンド、グラフィックス描画コマンド）を処理し、かつ印刷データを生成するためのプリンタ・ドライバ・プログラム１０３、アプリケーション・プログラム１０１によって発せられた様々な描画コマンドを処理し、かつデータをモニタ１０６に表示するためのモニタ・ドライバ１０４を有する。
【００２７】
参照番号１１２は命令入力デバイスを示し、１１３はそのデバイス・ドライバを示す。たとえば、マウスが接続され、これはモニタ１０６に表示された様々な情報をポイントして、様々な命令をＯＳ１０２に発する。なお、他のポインティング・デバイスをマウスの代わりに使用することができる。たとえば、トラッキング・ボール、ペン、タッチ・パネル、キーボードなどである。
【００２８】
ホスト・コンピュータ１００は、これらのプログラム、ＣＰＵ（中央処理装置）１０８、ハード・ディスク（ＨＤ）１０７、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）１０９、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１１０などを実行することができる、様々なハードウェアを含む。
【００２９】
図１に示す表画像２値化システムの一実施形態としては、ＯＳとして米国Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社が提供されているＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）９８が、米国ＩＢＭ社が提供するＰＣ−ＡＴ或いはその互換パーソナル・コンピュータにインストールされ、印刷を実施するために必要なアプリケーション・プログラムがインストールされ、モニタおよびプリンタがパーソナル・コンピュータに接続されるものである。
【００３０】
ホスト・コンピュータ１００では、各アプリケーション１０１が、テキストとして分類される文字などのテキスト・データ、グラフィック・データに分類される図などのグラフィック・データ、および自然画像などに分類される画像データなどを使用して出力画像のデータを生成する。プリンタが画像データを印刷するとき、アプリケーション１０１が印刷要求をＯＳ１０２に発する。このとき、アプリケーション１０１は、グラフィック・データに対応するグラフィック描画コマンドおよび画像データに対応する画像描画コマンドを含む描画コマンドのグループをＯＳ１０２に送信する。
【００３１】
ＯＳ１０２は、アプリケーション１０１からの印刷要求を受信すると、描画コマンド・グループを、プリンタに対応するプリンタ・ドライバ１０３に発する。プリンタ・ドライバ１０３はＯＳ１０２からの印刷要求および描画コマンド・グループを処理し、プリンタ１０５が印刷できるような印刷データを生成し、印刷データをプリンタ１０５に転送する。プリンタ１０５が例えばラスタライズ方式プリンタであった場合、プリンタ・ドライバ１０３がＯＳ１０２からの描画コマンドについての画像訂正処理を実行し、次いでコマンドを順次ＲＧＢ２４ビット・ページ・メモリ上でラスタライズする。すべての描画コマンドのラスタライズが完了すると、プリンタ・ドライバ１０３がＲＧＢ２４ビット・ページ・メモリのコンテンツを、プリンタ１０５が印刷することができるデータ・フォーマット、たとえばＣＭＹＫデータに変換し、変換されたデータをプリンタ１０５に転送することになる。
【００３２】
ホスト・コンピュータ１００には、元の画像を検出してＲＧＢ画像データを生成するイメージ・スキャナ１１１を接続しても良い。検出した画像データはＨＤ１０７にロードかつ格納することができる。イメージ・スキャナ１１１によって検知された画像データはＢＭＰによって符号化される。検知された画像データは、それがプリンタ・ドライバ１０３によって復号された後、画像データとしてプリンタ１０５に転送することもできる。
【００３３】
ホスト・コンピュータ１００はさらに、表画像内のエッジを検出するための表画像２値化装置１１４を含む。ＨＤ１０７に格納された画像データが表画像２値化装置１１４によって読み出され、処理される。最初に、表画像エッジが２値化される。次いで、ＯＳ１０２の制御下で、表画像の２値化された画像がプリンタ１０５またはモニタ１０６によって出力される。
【００３４】
［表画像２値化装置］
図２は、図１に示す実施形態における表画像２値化処理装置１１４の構造ブロック図である。
【００３５】
この実施形態の表画像２値化装置１１４は、画像読み取りユニット２０１、画像グレーレベル統計ユニット２０２、黒ブロック検出ユニット２０３、最小しきい値決定ユニット２０４、エッジ基準決定ユニット２０５、エッジ抽出ユニット２０６、画像分割ユニット２０７、副画像しきい値決定ユニット２０８、スムージング・ユニット２０９、そして、２値化処理ユニット２１０を含む。
【００３６】
スキャナなど、画像入力デバイスは、入力側の元の画像を原物から光電的に読み取る。元の画像を示すアナログ信号がデジタル画像信号に変換される。デジタル画像信号が、ＨＤ１０７またはＲＡＭ１０９などの記憶装置に格納される。
【００３７】
表画像２値化装置１１４では、画像読み取りユニット２０１が最初に、ＲＡＭ１０９などの記憶装置に格納されたデジタル画像信号を読み取り、読み取られた画像信号を画像グレーレベル統計ユニット２０２に供給する。
【００３８】
画像グレーレベル統計ユニット２０２は、カラーの画像、Ｔｉｆｆ画像など、読み取りユニット２０１によって読み取られる様々な画像をグレーレベル画像に変換し、異なるグレーレベルのピクセル出現頻度のグレーレベル・ヒストグラムを計算する。
【００３９】
黒ブロック検出ユニット２０３は、元の画像における黒ブロックを、たとえば、画像グレーレベル統計ユニット２０２によって計算されたグレーレベル・ヒストグラムに基づいて検出する。これについては以下で説明する。
【００４０】
最小しきい値決定ユニット２０４は、画像についてのグローバル最小しきい値を決定し、これにより、それぞれが画像における最小しきい値より低いグレーレベルを有するピクセルの数と画像におけるピクセルの総数の比が予め決められた設定値より低くないように保証する。これについては以下で説明する。
【００４１】
エッジ基準決定ユニット２０５は、元の画像を、計算されたグレーレベル統計分布に基づいて解析し、元の画像をフォアグラウンドおよびバックグラウンドに、解析の結果に基づいて分割し、エッジ基準を、フォアグラウンドにおけるピクセルのグレーレベルの合計およびバックグラウンドにおけるピクセルのグレーレベルの合計に基づいて決定する。これについては以下で説明する。
【００４２】
画像エッジ抽出ユニット２０６は、エッジ基準決定ユニット２０５によって決定された画像エッジ基準に基づいて、画像における各ピクセルがエッジ・ピクセルであるかどうかを決定し、画像分割ユニット２０７が、検出される画像を複数の副画像に、決定された画像エッジ・ピクセルに基づいて分割する。
【００４３】
副画像しきい値決定ユニット２０８が副画像の２値化しきい値を、各副画像において検出された各エッジ・ピクセルのグレーレベルに基づいて決定する。
【００４４】
スムージング・ユニット２０９は２次元補間を、現在注目している副画像およびその隣接する副画像におけるピクセルについて、各副画像の２値化しきい値を使用して実行する。
【００４５】
２値化処理ユニット２１０は２値化処理を現在注目している副画像について、各副画像の２値化しきい値に基づいて実行する。
【００４６】
［表画像２値化処理］
図３は、図１に示す実施形態における画像２値化処理手順を示す流れ図である。表２値化処理を、図３および図８Ａを参照して詳細に説明する。
【００４７】
図８Ａは、２値化処理を受ける例示的な元の画像を示し、例えばこれは銀行で使用する帳票の画像である。多階調画像が、スキャナ、デジタル・カメラなどの画像入力デバイスによって読み取られ、ＨＤ１０７またはＲＡＭ１０９などの記憶装置の所定の位置に格納される。通常、３２ビット・フルカラー画像など、読み取られた画像を格納するための異なる方法がある可能性がある。加えて、ＢＭＰ、ＪＰＥＧまたはＴＩＦＦフォーマットなど、画像を格納するための異なるフォーマットがある可能性がある。入力された元の画像を処理する前に、すべての入力された元の画像がグレーレベル画像に変換される。ここでは、０〜２５５の２５６通りのグレーレベルを有するものとする。
【００４８】
図３を参照すると、最初にステップＳ３０１で、画像読み取りユニット２０１が、２値化処理を行おうとする元の画像８００Ａの各ピクセルのグレーレベルを読み取る。元の画像８００Ａが、ＪＰＥＧを使用するなどして符号化された場合、画像読み取りユニット２０１がその画像データを読み取る前に復号する。もちろん、ピクセルの各列のグレーレベルを同時、順次、あるいはそれぞれに読み取っても構わない。
【００４９】
ステップＳ３０１の後、流れがステップＳ３０２に進行し、画像グレーレベル統計ユニット２０２が、画像読み取りユニット２０１によって読み取られた元の画像８００Ａのすべてのピクセルのグレーレベルについて統計処理を実行し、元の画像８００Ａにおける各グレーレベルに対応するピクセルの数を決定する。各グレーレベルのピクセルの決定された数に基づいて、図８Ｂに示すごとく、元の画像８００Ａの画像ピクセル・グレーレベル・ヒストグラム８００Ｂが生成される。図８Ｂでは、Ｘ座標がピクセルのグレーレベルを示し、Ｙ座標がピクセルの数（頻度）を示している。
【００５０】
ステップＳ３０２の後、流れがステップＳ３０３に進行し、黒ブロック検出ユニット２０３が、黒ブロックが元の画像８００Ａにおいて存在する（黒ブロックが、グレーレベル統計特性に従って決定されるパラメータを有する副画像であり、かつ所定のパラメータしきい値より小さい）かどうかを決定し、既存の黒ブロックの数、位置および参照しきい値を決定する。図４は、黒ブロックを検出するための処理の特定の実施形態を示す流れ図である。
【００５１】
図８Ａに示すような元の画像８００Ａにおける黒ブロックを検出するための処理の一実施形態を、以下で図４の流れ図を参照して記載する。
【００５２】
図４を参照すると、ステップＳ４０１で、ステップＳ３０２で決定された元の画像８００Ａの画像ピクセル・グレーレベル・ヒストグラムに基づいて、すべてのピークの位置、それらの左谷および右谷など、ピーク特性情報がグレーレベル・ヒストグラムにおいて検出される。ヒストグラムを最初にスムージングすることができ、次いで、ヒストグラム内のピークの位置およびその左右の谷を発見するために、微分法を使用して極値点がヒストグラム内で見つけ出される。限定ではなく例示的方法として、一実施形態では、元のヒストグラムにおいて１６ドット毎に結合され、それにより、０〜１６の範囲を有する新しいヒストグラムが得られ、次いでピーク位置および谷位置が新しいヒストグラム内で微分法を使用して発見される。
【００５３】
本実施形態では、図８Ｂのヒストグラムにおけるピークの総数が３であり、３つのピークが以下の情報を有することを決定することができる。
【００５４】
【表１】
0003833153.tif 000002
【００５５】
ピークのエリアは、ピークの左谷からピークの右谷までのピクセルの総数として定義される。
【００５６】
ステップＳ４０１の後、流れがステップＳ４０２に進行し、その周囲のエリアよりわずかに低いグレーレベルを有するバックグラウンド・ブロックが元の画像８００Ａにおいて存在するかどうか、バックグラウンド・ブロックに渡って、文字のブロックなど、より低いグレーレベルを有する他のブロックがある可能性があるかどうか判定される。説明を簡単にするため、表画像が、単一のグレーレベルを有するバックグラウンド・ブロックを有すると仮定する。このような仮定では、主として、表画像のグレーレベル・ヒストグラムにおけるピークの状況についての決定が行われて、もっとも右側のピーク（これを基準ピークと見なす）の左側に相対的に大きいピークが存在するかどうか、ピークの左側のエリアが相対的に大きいかどうか判定され、両方が「ＹＥＳ」の場合、右から２番目のピークがバックグラウンド・ピークと決定される。この実施形態では、以下の３つの条件が、表画像についての基準として取られる。
（１）基準ピークのピーク・エリア（ピクセルの数）が、ＳＰ１によって乗算された元の画像のピクセルの総数より大きい。
（２）右から２番目のピークのピーク・エリア（ピクセルの数）が、ＳＰ２によって乗算された基準ピークのピーク・エリア（ピクセルの数）より大きい。
（３）右から２番目のピークの左谷の左側の総合エリア（ピクセルの数）が、ＳＰ３によって乗算された元の画像のピクセルの総数より大きい。
【００５７】
ただし、パラメータＳＰ１、ＳＰ２およびＳＰ３は所定の値である。パラメータＳＰ１の範囲は０．０５から０．２までであり、好ましい値は０．１である。パラメータＳＰ２の範囲は０．００１から０．０８までであり、好ましい値は０．０３５である。パラメータＳＰ３の範囲は０．００２から０．０２までであり、好ましい値は０．００５である。
【００５８】
画像８００Ａについて、基準ピークのピーク・エリアは１５６６２５５であり、画像のピクセルの総数は２０５０２９０であり、右から２番目のピークのピーク・エリアは４７３７２０であり、右から２番目のピークの左谷の左側の総合エリアは１５０５９であり、これらの値は上記の３つの条件を満たし、そのため元の画像８００Ａがバックグラウンド・ブロックを含み、バックグラウンド・ブロックによって形成されたバックグラウンド・ピークのピーク位置が１４８であることが決定される。
【００５９】
ステップＳ４０２の後、流れがステップＳ４０３に進行し、それより小さい平均グレーレベルを有するブロックを黒ブロックと決定するために、黒ブロックしきい値ＴｈＢが決定される。表画像では、黒ブロックのエリアが通常相対的に小さい。したがって、元の画像のグレーレベル・ヒストグラムでは、左から右までのピークのエリア（ピクセルの数）が順次追加され、追加されたエリアが、事前に選択された係数パラメータＳＰ４によって乗算された元の画像の総合エリア（ピクセルの数）を超えるとき、直前のピークの右谷が黒ブロックしきい値ＴｈＢとして選択される。この実施形態では、パラメータＳＰ４が０．１から０．３５までの範囲を有し、ＳＰ４の好ましい値は０．２である。したがって、元の画像８００Ａについて、黒ブロックしきい値ＴｈＢが、第１のピークの右谷で選択され、ＴｈＢ＝１０１であることがわかる。
【００６０】
ステップＳ４０３の後、流れがステップＳ４０４に進行し、元の画像の各カラムにおけるすべてのピクセルのグレーレベルが加算されて、数列ＧＸ（ｉ）が得られ、ｉ番目の項目が、元の画像のｉ番目の列におけるすべてのピクセルの合計である。次いで、流れがステップＳ４０５に進行する。
【００６１】
ステップＳ４０５で、元の画像の各行におけるピクセルのグレーレベルが加算されて、第２の数列ＧＹ（ｉ）が得られ、ｉ番目の項目が、元の画像のｉ番目の行におけるすべてのピクセルのグレーレベルの合計である。
【００６２】
次いで、流れがステップＳ４０６に進行し、演算子（０．１，１，５，０，−５，−１，−０．１）などの演算子が、ステップＳ４０３で得られた数列ＧＸ（ｉ）およびステップＳ４０４で得られた数列ＧＹ（ｉ）において適用されて、それぞれ数列ＧＸ（ｉ）およびＧＹ（ｉ）におけるすべての変化の極値ＧＸＰ（ｊ）およびＧＹＰ（ｊ）の位置が発見される。
【００６３】
すなわち、数列ＧＸ（ｉ）において（０．１，１，５，０，−５，−１，−０．１）などの演算子を適用することによって、新しい数列ｇＸＰ（ｊ）が生成される。次いで、ｇＸＰ（ｊ）において、それぞれ所定の値より大きい絶対値を有するすべての項目が見つけ出され、これらの項目のｊの値がある場合、これらが数列ＧＸ（ｉ）における変化の極値の水平位置である。
【００６４】
類似の方法で、数列ＧＹ（ｉ）において（０．１，１，５，０，−５，−１，−０．１）などの演算子を適用することによって、新しい数列ＧＹＰ（ｊ）が生成される。次いで、ＧＹＰ（ｊ）において、それぞれ所定の値より大きい絶対値を有するすべての項目が見つけ出され、これらの項目のｊの値がある場合、これらが数列ＧＹ（ｉ）における変化の極値の垂直位置である。
【００６５】
明らかに、使用される演算子は、演算子（０．１，１，５，０，−５，−１，−０．１）に限定されず、これはまた７点演算子にも限定されない。さらに、他の数学的手法を利用して、数列ＧＸ（ｉ）およびＧＹ（ｉ）における変化の極値の位置を発見することができる。
【００６６】
次いで、流れがステップＳ４０７に進行し、元の画像が複数の異なるサイズの副画像ブロックに、それぞれがグレーレベルの変化の極値ＧＸＰ（ｊ）およびＧＹＰ（ｊ）のうち１つを通過する水平および垂直線を使用して、分割される。
【００６７】
次いで、流れがステップＳ４０８に進行し、副画像ブロックが順次、左から右へ、かつ上から下への順序に従って選択され、選択された副画像ブロックは後の処理において使用するためのものであり、これについては以下で説明する。
【００６８】
次いで、流れがステップＳ４０９に進行し、現在注目している副画像ブロックがフラグメント・ブロックであるかどうか判定される。判定の基準はブロックのサイズ情報である。この実施形態では、副画像ブロックの幅ＷＷまたは副画像ブロックの高さＷＨが事前設定値ＳＰ５より小さいことが決定されたとき、副画像ブロックがフラグメント・ブロックと決定され、流れがステップＳ４１３に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ４１０に進行する。ＳＰ５の好ましい値は１６であり、ＳＰ５の範囲は１０から２０までである。
【００６９】
ステップＳ４１０で、現在注目している副画像ブロックの平均グレーレベルＡＶｊが計算され、次いで流れがステップＳ４１１に進行する。
【００７０】
ステップＳ４１１で、現在注目している副画像が黒ブロックであるかどうか判定される。判定の基準は、現在注目している副画像ブロックの平均グレーレベルＡＶｊが、ステップＳ４０３で計算された黒ブロックしきい値ＴｈＢより小さいかどうかである。ＡＶｊがＴｈＢより小さい場合、現在注目している副画像ブロックが黒ブロックと決定され、流れがステップＳ４１２に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ４１３に進行する。
【００７１】
ステップＳ４１２で、現在注目している副画像ブロックが黒ブロックとして記録され、その左上隅およびその右下隅の座標が記録される。加えて、現在注目している副画像ブロックの参照しきい値、すなわち、黒ブロック（副画像）自体のグレーレベル分布に対応するしきい値が計算され、この計算は、Ｏｔｓｕ法、ＮｉＢｌａｃｋ法、最小誤差法または最大エントロピー法など、いかなる従来技術の２値化方法を使用して実行することもできる。この実施形態では、Ｏｔｓｕ法を使用する。
【００７２】
次いで、流れがステップＳ４１３に進行し、すべての副画像ブロックが処理されているかどうか判定される。すべての副画像ブロックが処理されていた場合、黒ブロック発見処理が終了し、そうでない場合、流れがステップＳ４０８に戻る。
【００７３】
画像８００Ａに示す実施形態では、４つの黒ブロックが発見される。
【００７４】
図３に戻ると、ステップＳ３０３の後、流れがステップＳ３０４に進行し、最小しきい値決定ユニット２０４が、元の画像のグローバル最小しきい値を計算する。最小しきい値を計算するための処理を、図５によって示す。
【００７５】
図５は、元の画像の最小しきい値を決定するための処理を示す流れ図である。
【００７６】
図５を参照すると、ステップＳ５０１で、主にステップＳ３０３で黒ブロックが発見されるかどうかをチェックすることによって、黒ブロックが存在するかどうか判定される。「ＹＥＳ」の場合、流れがステップＳ５０２に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ５０８に進行する。実施形態における元の画像８００Ａでは、黒ブロックがステップＳ３０３で発見されるので、流れがステップＳ５０２に進行する。
【００７７】
ステップＳ５０２で、ステップＳ３０３で計算された各黒ブロックの参照しきい値に基づいて、参照しきい値の中で最小のＴｈＭが決定される。実施形態における元の画像８００Ａでは、ＴｈＭ＝１０１と決定される。
【００７８】
ステップＳ５０２の後、流れがステップＳ５０３に進行し、それぞれが元の画像においてＴｈＭより小さいグレーレベルを有するピクセルの総数Ｔ１が計算される。実施形態における元の画像８００Ａでは、Ｔ１＝１５０５９と計算される。
【００７９】
ステップＳ５０３の後、流れがステップＳ５０４に進行し、ＴｈＭが小さすぎるかどうか判定され（ＴｈＭが小さすぎると、多くのコンテンツが２値化処理において失われる）、これは以下の基準による。
Ｔ１＜Ｌ１？          （１）
ただし、Ｌ１は、元の画像のピクセルの総数にＳＰ６を乗算したものである。ＳＰ６は、０．００２から０．０１までの範囲を有する所定の値であり、好ましい値は０．００５である。上の条件（１）が満たされた場合、流れがステップＳ５０５に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ５０６に進行する。
【００８０】
実施形態における元画像８００Ａでは、Ｌ１＝０．００５×２０５０２９０＝１０２５１であり、そのためＴ１＞Ｌ１であり、上の条件（１）が満たされず、そのため流れがステップＳ５０６に進行する。
【００８１】
ステップＳ５０４でＴｈＭが小さすぎると判定された場合、ステップＳ５０５において、すべての黒ブロックの参照しきい値の平均値にＴｈＭを等しくするよう再計算される。
【００８２】
ステップＳ５０６で、グローバル最小しきい値が大きすぎないようにコントロールされる。一実施形態では、多数の表画像に渡る解析に従って、１２８の固定値が、グローバル最小しきい値の上限として選択される。もちろん、１２８以外の値を選択することができ、範囲１００〜１５０におけるいかなる値もグローバル最小しきい値の上限として選択することができる。次いで、流れがステップＳ５２０に進行する。
【００８３】
ステップＳ５０１の後、黒ブロックが存在しなかった場合、流れがステップＳ５０８に進行し、元画像の画像グレーレベル・ヒストグラムが単一のピークを含むかどうか判定される。「ＹＥＳ」の場合、流れがステップＳ５０９に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ５１４に進行する。
【００８４】
ステップＳ５０９からＳ５１３で、元の画像のグレーレベル・ヒストグラムが単一のピークを含むので、元の画像においてＴｈＭより小さいグレーレベルを有するピクセルの総数Ｔ２がパラメータＬ２より小さい位置が探される。ただしＬ２はＳＰ７によって乗算されたピークの総エリアに等しく、ＳＰ７は０．０２から０．１の範囲を有する事前設定値であり、好ましい値は０．０５である。
【００８５】
ステップＳ５１４からＳ５１９では、元の画像のグレーレベル・ヒストグラムが複数のピークを含み、これはグレーレベル・ヒストグラムにおいてもっとも左のピークから開始して、１２８より小さいグレーレベルに位置するピークまでなので、それぞれが元の画像においてＴｈＭより小さいグレーレベルを有するピクセルの累算された数Ｔ３がパラメータＬ３より小さくなるピークの右谷が順次探索される。ただしＬ３はＳＰ８によって乗算された元の画像におけるピクセルの総数であり、ＳＰ８は０．００２から０．０１の範囲における事前設定値であり、より好ましい値は０．００５である。
【００８６】
最後に、ステップＳ５２０で、ＴｈＭが、シークされるグローバル最小しきい値ＴｈＭｇと決定される。実施形態の元画像８００Ａでは、ＴｈＭが１０１であり、そのためグローバル最小しきい値が１０１である。
【００８７】
図３に戻ると、ステップＳ３０４の後、流れがステップＳ３０５に進行し、エッジ基準決定ユニット２０５が、ステップＳ３０２で得られた元の画像のピクセルのグレーレベル・ヒストグラムに基づいて、画像におけるフォアグラウンド・エッジを抽出するための基準を決定する。
【００８８】
エッジ基準の判定を以下に説明する。記載のいくつかの詳細について、本願と同じ出願人により出願され、本願と同じ発明者により発明された「ｉｍａｇｅ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｍｅｔｈｏｄ，ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  ｓｔｏｒａｇｅｍｅｄｉｕｍ」という名称の中国出願第０１１２４７２５．８号を参照することができる。
【００８９】
［画像エッジ基準決定ユニット］
図９は、本発明の一実施形態による画像エッジ基準決定ユニットの構造ブロック図を示す。
【００９０】
この実施形態のエッジ基準決定ユニットは、画像分類ユニット９０３、セグメント化しきい値決定ユニット９０４および画像エッジ基準決定ユニット９０５を含む。
【００９１】
画像グレーレベル統計ユニット２０２によって得られたグレーレベル・ヒストグラムに基づいて、画像分類ユニット９０３が、グレーレベル・ヒストグラムにおけるフォアグラウンドおよびバックグラウンドを分割するための初期セグメント化しきい値を決定する。
【００９２】
本発明において、画像のグレーレベル・ヒストグラムの特性に従って、画像をタイプ０、タイプＩおよびタイプＩＩの３タイプのうち１つに分類することができる。タイプ０の画像は標準の画像であり、フォアグラウンドおよびバックグラウンドへ、初期セグメント化しきい値を使用して適切にセグメント化することができる。このとき、画像のフォアグラウンドは、文字、図表、線など、画像と共に示される様々な情報を含み、画像のバックグラウンドは、画像の基調色など、画像のフォアグラウンドを修飾あるいは引き立てるための情報を含む。図８Ａに示す画像８００Ａは、タイプ０の画像の一実施形態である。
【００９３】
タイプＩの画像は、初期セグメント化しきい値を使用してフォアグラウンドおよびバックグラウンドにセグメント化されるときに不正確なフォアグラウンドを有する画像であり、すなわちそのフォアグラウンドの一部がそのバックグラウンドにセグメント化される。タイプＩＩの画像は、初期セグメント化しきい値を使用してフォアグラウンドおよびバックグラウンドにセグメント化されるときに不正確なバックグラウンドを有する画像であり、すなわちそのバックグラウンドの一部がそのフォアグラウンドにセグメント化される。
【００９４】
図９を参照すると、画像分類ユニット９０３が元の画像をタイプ０、タイプＩおよびタイプＩＩの３タイプのうち１つに分類する。
【００９５】
次いで、タイプ０の画像と決定された画像について、エッジ・セグメント化しきい値決定ユニット９０４が、画像のグレーレベル・ヒストグラムをフォアグラウンドおよびバックグラウンドに分割するための初期セグメント化しきい値をエッジ基準決定ユニット９０５に供給し、エッジ基準決定ユニット９０５が画像のフォアグラウンドおよびバックグラウンドのグレーレベル統計平均値を決定し、これについては以下で記載する。
【００９６】
タイプＩまたはタイプＩＩの画像として分類される画像について、画像のグレーレベル・ヒストグラムのバックグラウンドおよびフォアグラウンドを分割するための初期セグメント化しきい値が、セグメント化しきい値決定ユニット９０４によって調節されて、画像のフォアグラウンドおよびバックグラウンドを分割するための適切なセグメント化しきい値を決定するようにし、これについては以下で記載する。次いで、エッジ基準決定ユニット９０５が、画像のバックグラウンドおよびフォアグラウンドのグレーレベル統計平均値を、決定された画像のフォアグラウンドおよびバックグラウンドのセグメント化しきい値に基づいて計算する。計算されたフォアグラウンドおよびバックグラウンドのグレーレベル統計平均値に基づいて、エッジ基準決定ユニット９０５が画像エッジ基準を決定し、これについては以下で説明する。
【００９７】
［画像エッジ検出処理］
図１０は、本発明の一実施形態による、画像エッジ検出の処理を示す流れ図である。画像内のエッジを検出するための処理を以下で詳細に、図１０を参照して記載する。
【００９８】
図１０を参照すると、最初にステップＳ１０３で、画像分類ユニット９０３が、ステップＳ３０２において決定された元の画像の画像ピクセル・グレーレベル・ヒストグラムに基づいて、グレーレベル・ヒストグラム８００Ｂの幅、画像のフォアグラウンドおよびバックグラウンドを分割するための初期セグメント化しきい値、およびグレーレベル統計平均値など、画像の特徴を決定し、これらの特徴に基づいて、画像分類ユニット９０３が元の画像を上述のタイプ０の画像、タイプＩの画像またはタイプＩＩの画像のうちの１つに分類する。画像を分類するための処理を以下でより詳細に、図１１を参照して記載する。
【００９９】
図１１は、画像を分類する処理を示す流れ図である。
【０１００】
元の画像を分類するための処理を詳細に、図１１を参照して記載する。
【０１０１】
図１１に示すように、ステップＳ１１１で、元画像におけるフォアグラウンドおよびバックグラウンドをセグメント化するための初期セグメント化しきい値Ｔｈｉを、ステップＳ３０２で決定された元の画像のグレーレベル・ヒストグラムに従って計算する。初期セグメント化しきい値Ｔｈｉは、いかなる既知の方法を使用しても計算することができ、これはＯｔｓｕ法、ＮｉＢｌａｃｋ法、最小誤差法または最大エントロピー法などである。本実施形態ではＯｔｓｕ法を使用する。Ｏｔｓｕ法については、「Ａ  Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  Ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄ  ｆｒｏｍ  Ｇｒａｙ−ｌｅｖｅｌ  Ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｏｎ  Ｓｙｓｔｅｍ，Ｍａｎ，ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ、Ｖｏｌ．ＳＭＣ−９、Ｎｏ．１、ｐｐ．６２〜６６、１９７９年１月を参照することができる。
【０１０２】
ステップＳ１１１の後、流れがステップＳ１１２に進行し、元画像のヒストグラムにおけるすべてのピクセルのグレーレベルの統計平均値Ａｖが計算される。
【０１０３】
次いで、流れがステップＳ１１３に進行し、パラメータの全体計算に渡って著しい影響を与えないが、エッジ基準の計算には望ましくない影響を与えるグレーレベル・ヒストグラムの前部および後部におけるグレーレベルが除去されるようにグレーレベル・ヒストグラムにおける開始点のグレーレベルＳＴおよび終了点のグレーレベルＥＮＤが決定される。
【０１０４】
開始点ＳＴおよび終了点ＥＮＤを以下のように決定することができる。
Ｋ＝Ｔ1/2／ａ          （２）
ただし、Ｋは、ヒストグラムの開始点のグレーレベルＳＴまたは終了点のグレーレベルＥＮＤに対応するピクセル数であり、Ｔは元の画像のピクセルの総数であり、ａは５０など、所定の値である。ａの値は、２０〜１５０の範囲で選択することができる。
【０１０５】
ステップＳ１１３の後、流れがステップＳ１１４に入り、第１の決定率Ｒ０、第２の決定率Ｒ１および第３の決定率Ｒ２が、元の画像およびその対応するグレーレベル・ヒストグラムのピクセル数に基づいて計算される。
【０１０６】
第１の決定率Ｒ０は以下の式（３）によって与えられる。
Ｒ０＝Ｔ１１／Ｔ０          （３）
ただし、Ｒ０は第１の決定率を示し、Ｔ０は元の画像のピクセルの総数、すなわち、０から２５５までのグレーレベルの範囲内のピクセルの総数を示し、Ｔ１１は、０からグレーレベル統計平均値Ａｖまでのグレーレベルの範囲に含まれたピクセルの数を示す。
【０１０７】
加えて、第２の決定率Ｒ１は以下の式（４）によって与えられる。
Ｒ１＝Ｔ１３／Ｔ１２        （４）
ただし、Ｒ１は第２の決定率を示し、Ｔ１２は、０からヒストグラムの初期セグメント化しきい値Ｔｈｉまでのグレーレベルの範囲に含まれたピクセルの数を示し、Ｔ１３は、ヒストグラムの初期セグメント化しきい値Ｔｈｉからグレーレベル統計平均値までの範囲に含まれたピクセルの数を示す。
【０１０８】
さらに、第３の決定率Ｒ２は以下の式（５）によって与えられる。
Ｒ２＝Ｔ１２／Ｔ０          （５）
ただし、Ｒ２は第３の決定率を示し、Ｔ１２は、０からヒストグラムの初期セグメント化しきい値Ｔｈｉまでのグレーレベルの範囲に含まれたピクセルの数を示し、Ｔ０は、元の画像のピクセルの総数、すなわち、０から２５５までのグレーレベルの範囲内のピクセルの総数を示す。
【０１０９】
上記から、第１、第２および第３の決定率Ｒ０、Ｒ１およびＲ２の計算において、ピクセルの数がすべて０のグレーレベルから開始してカウントされることがわかる。同様に、ピクセルの数が、ステップＳ１１３で決定された開始点のグレーレベルＳＴから開始してカウントされる可能性もある。同様に、２５５で終了するすべてのピクセル・カウントを、終了点のグレーレベルＥＮＤで終了するカウントで置き換えることができる。
【０１１０】
ステップＳ１１４の後、流れがステップＳ１１５へ進行し、以下の比較式（６）が満たされるかどうか判定される。
Ｒ１＞Ｌ０
Ａｖ＞Ｔｈｉ
Ｒ０＜Ｌ１１  または  Ｒ０＞Ｌ１２          （６）
ただし、Ｒ０は第１の決定率であり、Ｒ１は第２の決定率であり、Ａｖはすべてのピクセルのグレーレベル統計平均値を示し、Ｔｈｉは初期セグメント化しきい値であり、Ｌ０は第１の事前設定値であり、Ｌ１１は第２の事前設定値であり、Ｌ１２は第３の事前設定値である。
【０１１１】
ステップＳ１１５で、上の比較式（６）が満たされた場合、ステップＳ１１７で、画像がタイプＩの画像であると決定される。比較式（６）が満たされないと決定された場合、流れがステップＳ１１６に進行する。
【０１１２】
この実施形態では、第１の事前設定値Ｌ０の好ましい範囲は２〜５であり、Ｌ０の好ましい値の３．５が取られる。Ｌ１１の好ましい範囲は０．３５〜０．５であり、Ｌ１１の好ましい値の０．４５が取られる。また、Ｌ１２の好ましい範囲は０．５〜０．６５であり、Ｌ１２の好ましい値の０．５５が取られる。
【０１１３】
図１１のステップＳ１１５に戻ると、ステップＳ１１５の後、この例示した元画像がタイプＩの画像でないと決定されるので、流れがステップＳ１１６に進行し、以下の比較式が満たされるかどうか判定される。
Ｒ１＜Ｌ１３
Ｒ２＞Ｌ４
Ｌｓ／２５６＜Ｌ５          （７）
ただし、Ｒ１は第２の決定率であり、Ｒ２は第３の決定率であり、Ｌｓは、ヒストグラムにおける終了点のグレーレベルＥＮＤと開始点のグレーレベルＳＴの間の差である。Ｌ１３、Ｌ４およびＬ５はそれぞれ第４、第５および第６の定義された値である。
【０１１４】
ステップＳ１１６で、上の比較式（７）が満たされると決定された場合、ステップＳ１１８で、エッジが抽出される画像がタイプＩＩの画像と決定される。ステップＳ１１６で上の比較式（７）が満たされないと決定された場合、流れがステップＳ１１９に進行する。
【０１１５】
ステップＳ１１９で、元の画像がタイプ０の画像であると決定される。すなわち、画像を明確にフォアグラウンド部およびバックグラウンド部に、初期セグメント化しきい値を使用して分割することができる。
【０１１６】
図１０のステップＳ１０３に戻ると、元の画像のタイプを決定した後、流れがステップＳ１０４に進行する。ステップＳ１０４で、元の画像をフォアグラウンドおよびバックグラウンドに分割するためのセグメント化しきい値が計算される。タイプＩの画像またはタイプＩＩの画像では、フォアグラウンドおよびバックグランドに適切に分割されないので、そのため初期セグメント化しきい値を調節する必要がある。
【０１１７】
元の画像がタイプ０の画像である状況では、これをフォアグラウンドおよびバックグランドに、その初期セグメント化しきい値Ｔｈｉを使用して適切に分割することができ、そのため元の画像の初期セグメント化しきい値を調節する必要はない。
【０１１８】
図１２は、元の画像をフォアグラウンドおよびバックグラウンドに分割するためのセグメント化しきい値を決定するための処理を示す流れ図である。図１２を参照すると、元の画像はタイプ０の画像であるので、そのためステップＳ１１１で計算された初期セグメント化しきい値Ｔｈｉが、この画像をフォアグラウンドおよびバックグラウンドに分割するためのセグメント化しきい値Ｔｈｆとして使用される。
【０１１９】
次いで、画像のエッジ基準が決定される。元の画像のエッジ基準は、画像をフォアグラウンドおよびバックグランドに分割するためのセグメント化しきい値の両側におけるピクセルのグレーレベル統計平均値の差（Ａｖ２−Ａｖ１）として取ることができる。
【０１２０】
この実施形態によれば、セグメント化しきい値の両側のグレーレベル統計平均値の差（Ａｖ１−Ａｖ２）が直接画像エッジ基準として取られるが、本発明はこれに限定されないことに留意されたい。本発明の精神および範囲から逸脱することなく、画像エッジ基準を増減することができる。たとえば、画像エッジ基準を、係数によって乗算された（Ａｖ１−Ａｖ２）として取ることができる。
【０１２１】
［タイプＩの画像の画像エッジ抽出］
本発明による、タイプＩの画像と決定された元の画像についての画像エッジ抽出処理を以下に記載する。
【０１２２】
タイプＩの画像では、初期セグメント化しきい値Ｔｈｉを使用して決定されたフォアグラウンドが、それがあるべきものより少ないので、そのため図１２のステップＳ１２０３に示すように、その初期セグメント化しきい値を調節することが必要である。調節処理の詳細を、図１３を参照して記載する。
【０１２３】
図１３は、タイプＩの元の画像をフォアグラウンドおよびバックグラウンドに分割するための初期セグメント化しきい値を調節するための処理の流れ図である。
【０１２４】
図１３を参照すると、処理の開始の後、ステップＳ１３０１で、セグメント化しきい値の新しい範囲が定義され、これはステップＳ１１１で得られた初期セグメント化しきい値Ｔｈｉでの開始点グレーレベル、および不変の終了点グレーレベルを有する。
【０１２５】
次いで、流れがステップＳ１３０２に進行し、新しいセグメント化しきい値が決定される。新しい開始点グレーレベルから終了点グレーレベルまでの範囲において、ＮｉＢｌａｃｋ法を使用して、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍが得られる。ＮｉＢｌａｃｋ法についての詳細は、「Ｇｏａｌ−Ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｂｉｎａｒｉｚａｔｉｏｎ  Ｍｅｔｈｏｄｓ」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ、Ｖｏｌ．１７、Ｎｏ．１２、１９９５年１２月、１１９１〜１２０１ページで見ることができる。もちろん、平均値法、最小誤差法および最大エントロピー法など、他の方法を使用することができる。
【０１２６】
ステップＳ１３０２の後、流れがステップＳ１３０３に進行し、パラメータＴ１２、Ｔ１３、Ｒ１およびＲ２が再計算される。
【０１２７】
次いで、流れがステップＳ１３０４に進行し、以下の比較式が満たされるかどうか判定される。
Ｒ１＞Ｌ０  または
Ｒ１＜Ｌ１３          （８）
ただし、Ｒ１は第２の決定率であり、Ｌ０は第１の事前設定値を示し、Ｌ１３は第４の事前設定値を示す。
【０１２８】
比較式（８）が満たされることが決定された場合、新しいセグメント化しきい値が適切であることを意味し、流れがステップＳ１３０８に進行し、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍが、元の画像をフォアグラウンドおよびバックグラウンドに分割するためのセグメント化しきい値Ｔｈｆとして取られる。比較式（８）が満たされなかった場合、流れがステップＳ１３０５に進行する。
【０１２９】
ステップＳ１３０５で、セグメント化しきい値の範囲が再決定される。図１３を参照すると、ステップＳ１３０５で、開始点グレーレベルＳＴが不変のまま保たれ、終了点のグレーレベルＥＮＤが新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍで置き換えられる。
【０１３０】
次いで、流れがステップＳ１３０６に進行し、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍを決定するためのサイクルの数が、４など、所定の数を超えるかどうか判定される。
【０１３１】
サイクルの数が所定の数を超えなかった場合、サイクルの数が１だけ増分され、流れがステップＳ１３０２に戻る。
【０１３２】
サイクルの数が所定の数を超えた場合、流れがステップＳ１３０８に進行する。
【０１３３】
次いで、図１０に戻り、ステップＳ１０４の後、流れがステップＳ１０５に進行し、処理がエッジ基準を、ステップＳ１０４で得られたセグメント化しきい値Ｔｈｆに基づいて決定する。この処理の詳細はタイプ０の画像について記載したものと同じであり、すなわち、セグメント化しきい値Ｔｈｆの両側でのピクセルについての平均グレーレベルＡｖ１およびＡｖ２がそれぞれ計算され、エッジ基準がこの２つの平均グレーレベルの差（Ａｖ２−Ａｖ１）に基づいて決定される。
【０１３４】
［タイプＩＩの元の画像の画像エッジ決定］
タイプＩＩの画像と決定された元の画像内のエッジを抽出するための方法を以下に記載する。
【０１３５】
タイプＩＩの画像では、初期セグメント化しきい値Ｔｈｉに基づいて決定された画像のバックグラウンドが少ないので、図１２のステップＳ１２０３に示すように、その初期セグメント化しきい値を調節することが必要である。調節処理の詳細を、図１４を参照して示す。
【０１３６】
図１４は、タイプＩＩの画像の画像セグメント化しきい値を調節するための処理を示す流れ図である。
【０１３７】
図１４を参照すると、流れが開始した後、ステップＳ１４０１で、新しいセグメント化しきい値が決定され、これはステップＳ１１１で得られた初期セグメント化しきい値Ｔｈｉを新しい終了点グレーレベルとして取り、開始点グレーレベルを不変のまま保つことによって行われる。
【０１３８】
次いで、処理がステップＳ１４０２に進行し、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍが再決定される。開始点グレーレベルから新しい終了点グレーレベルまでの範囲について、ＮｉＢｌａｃｋ法を使用して、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍが得られる。
【０１３９】
ステップＳ１４０２の後、流れがステップＳ１４０３に進行し、パラメータＴ１２、Ｔ１３、Ｒ１およびＲ２が再計算される。
【０１４０】
次いで、流れがステップＳ１４０４に進行し、以下の比較式（９）が満たされるかどうか判定される。
Ｒ１＞Ｌ０  または  Ｒ１＜Ｌ１３
Ｒ２＜Ｌ４                      （９）
ただし、Ｒ０は第１の決定率であり、Ｒ１は第２の決定率であり、Ｒ２は第３の決定率である。また、Ｌ０は第１の事前設定値であり、Ｌ１１は第４の事前設定値であり、Ｌ１２は第５の事前設定値である。
【０１４１】
比較式（９）が満たされると決定された場合、新しいセグメント化しきい値が適切なしきい値であることを意味し、流れがステップＳ１４０８に進行し、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍがセグメント化しきい値Ｔｈｆとして取られる。比較式（９）が満たされないと決定された場合、流れがステップＳ１４０５に進行する。
【０１４２】
ステップＳ１４０５で、セグメント化しきい値の新しい範囲が決定される。図１４を参照すると、ステップＳ１４０５で、終了点グレーレベルＥＮＤが不変のまま保たれ、新しいセグメント化しきい値Ｔｈｍが開始点のグレーレベルＳＴとして取られる。
【０１４３】
次いで、流れがステップＳ１４０６に進行し、新しいセグメント化しきい値を決定する回数が、４など、事前設定数を超えるかどうか判定される。
【０１４４】
回数が事前設定値を超えなかった場合、これが１だけ増分され、流れがステップＳ１４０２に戻る。
【０１４５】
次いで、図１０に戻ると、ステップＳ１０４の後、流れがステップＳ１０５に進行し、エッジ基準が、ステップＳ１０４で得られたセグメント化しきい値Ｔｈｆに基づいて決定される。エッジ基準を得る詳細は、タイプ０の画像を参照して記載したものと類似しており、すなわち、セグメント化しきい値Ｔｈｆの両側でのピクセルについての平均グレーレベルＡｖ１およびＡｖ２がそれぞれ計算され、エッジ基準がこの２つの平均グレーレベルの差（Ａｖ２−Ａｖ１）に基づいて決定される。
【０１４６】
実施形態における画像８００Ａでは、エッジ基準を決定するための上述の方法を使用して、ステップＳ３０５で、元の画像８００Ａのエッジ基準が５５であると決定される。
【０１４７】
ステップＳ３０５の後、流れがステップＳ３０６に進行し、エッジ抽出ユニット２０６が、ステップＳ３０５で得られた元の画像のエッジ基準およびＳｏｂｅｌエッジ演算子（図７のＣおよびＤを参照）を使用して、エッジ抽出を実行する。改善されたＳｏｂｅｌエッジ抽出方法が、演算子の方向特性と共に提供される。
【０１４８】
図７を参照すると、Ｓｏｂｅｌ演算子が使用されて、ピクセル（ｉ，ｊ）がエッジ・ポイントであるかどうかが、以下の特定の演算により決定される。
0003833153.tif 000003
式（１０）では、ｆ（ｉＩ，ｊ）は連続関数であり、ｇ（ｉ，ｊ）は、（ｉ，ｊ）での画像グレーレベルの勾配の最大値であり、ｇｉ（ｉ，ｊ）およびｇｊ（ｉ，ｊ）は、それぞれ水平方向および垂直方向におけるグレーレベルの成分である。
【０１４９】
従来のＳｏｂｅｌエッジ抽出方法では、式（１０）を利用して、元の画像における各ピクセルでのグレーレベルの勾配の最大値が計算され、この最大値が画像エッジ基準と比較される。画像エッジ基準より大きいグレーレベルの最大勾配を有するピクセルが、エッジ・ピクセルと決定される。図８Ｄに示すエッジ画像８００Ｄが元の画像８００Ａから、従来のＳｏｂｅｌエッジ抽出方法を使用して、５５のエッジ基準により得られる。エッジ画像８００Ｄからわかるように、エッジは相対的に厚く、元の画像８００Ａにおける各ラインが２本の平行のエッジ線となる。図８Ｅはエッジ画像８００Ｄの拡大部であり、エッジ画像の詳細をより明確に示す。
【０１５０】
そのため、Ｓｏｂｅｌ演算子の方向属性が、改善されたＳｏｂｅｌエッジ抽出方法を提供するために導入される。
【０１５１】
新しい式は、以下の通りである。
0003833153.tif 000004
式（１０）とは異なるように、ｇｉ（ｉ，ｊ）およびｇｊ（ｉ，ｊ）の計算がもはや絶対値を取らず、どのピクセルがエッジ・ピクセルであるかを決定するとき、以下の方法が使用される。
【０１５２】
水平方向では、ｇｉ（ｉ，ｊ）が正であり、かつエッジ基準より大きく、ピクセル（ｉ，ｊ）の右側のグレーレベルがピクセル（ｉ，ｊ）の左側のグレーレベルより低いことを意味した場合、（ｉ＋１，ｊ）でのピクセルがエッジ・ピクセルとして見なされる。ｇｉ（ｉ，ｊ）が負であり、かつエッジ基準より小さく、ピクセル（ｉ，ｊ）の左側のグレーレベルがピクセル（ｉ，ｊ）の右側のグレーレベルより低いことを意味した場合、（ｉ−１，ｊ）でのピクセルがエッジ・ピクセルとして見なされる。上の２つの条件がすべてのｉの値について満たされなかった場合、エッジ・ピクセルが水平方向に存在しないことが決定される。図７のパートＡを参照されたい。
【０１５３】
垂直方向では、ｇｊ（ｉ，ｊ）が正であり、かつエッジ基準より大きく、ピクセル（ｉ，ｊ）の上側のグレーレベルがピクセル（ｉ，ｊ）の下側のグレーレベルより低いことを意味した場合、ピクセル（ｉ，ｊ−１）がエッジ・ピクセルとして見なされる。ｇｊ（ｉ，ｊ）が負であり、かつエッジ基準より小さく、ピクセル（ｉ，ｊ）の下側のグレーレベルがピクセル（ｉ，ｊ）の上側のグレーレベルより低いことを意味した場合、ピクセル（ｉ，ｊ＋１）がエッジ・ピクセルとして見なされる。上の２つの条件がすべてのｊの値について満たされなかった場合、エッジ・ピクセルが垂直方向に存在しないことが決定される。図７のパートＢを参照されたい。
【０１５４】
図８Ｆは、５５のエッジ基準および改善されたＳｏｂｅｌエッジ抽出方法を使用して、元の画像８００Ａから得られたエッジ画像８００Ｅを示す。画像８００Ｅからわかるように、すべてのエッジ線は相対的に薄く、元の画像８００Ａにおける各ラインが、画像８００Ｅではなお単一のラインとして見える。図８Ｇはエッジ画像８００Ｅの拡大部であり、エッジ画像の詳細をより明確に示す。
【０１５５】
画像８００Ｅからわかるように、改善されたＳｏｂｅｌエッジは、元の画像のフォアグラウンドにおける真のエッジに非常に近いものであり、確実に、表画像の２値化処理の結果生じる画像に直接満たすことができる。
【０１５６】
ステップＳ３０６の後、流れがステップＳ３０７に進行し、画像分割ユニット２０７が元画像８００Ａを、それぞれがＮ×Ｎピクセルを有する複数の副画像に分割する。Ｎは通常８の倍数であり、１６から６４の範囲にあることが好ましく、３２の値を有することがより好ましい。本実施形態ではＮ＝３２である。
【０１５７】
画像が分割された後、いくつかのパラメータが各副画像について計算される。この中には、エッジ・ピクセルの総数（ステップＳ３０６で抽出されたエッジ・ピクセル）、すべてのエッジ・ピクセルの平均グレーレベルＥｄＡＶ、それぞれがＥｄＡＶより小さいグレーレベルを有するすべてのピクセルの数、すべてのピクセルの平均グレーレベルＧＡＶ、およびそれぞれがＧＡＶより小さいグレーレベルを有するすべてのピクセルの数などが含まれる。
【０１５８】
これにより、本発明の上述の改善されたＳｏｂｅｌエッジ抽出方法にはもう１つの利点があることがわかる。すなわち、本発明の改善された方法によって抽出されたエッジが、従来のＳｏｂｅｌ法によって抽出されたエッジより画像のフォアグラウンドの真のエッジに近いため、得られたエッジ・ピクセルの平均グレーレベルＥｄＡＶが、現在注目している副画像の実際のグレーレベル分布をより近く反映することができるようになり、本発明の２値化処理の結果がより正確となる。
【０１５９】
ステップＳ３０７の後、流れがステップＳ３０８に進行し、副画像しきい値決定ユニット２０８が、ステップＳ３０７で分割された、それぞれＮ×Ｎピクセルの各副画像のしきい値を計算する。副画像のしきい値を決定するための処理を、図６を参照して示す。
【０１６０】
図６は、副画像についてのしきい値を決定するための流れ図である。
【０１６１】
ステップＳ３０６の後の分割によって得られた、それぞれＮ×Ｎピクセルの各副画像についてのしきい値を決定するための処理を、以下で図６を参照して説明する。
【０１６２】
図６を参照すると、ステップＳ６０１で、ステップＳ３０６で分割されたＮ×Ｎピクセルの副画像が順次、左上から開始して左から右へ、上から下へ進行する順序などで選択される。次いで、流れがステップＳ６０２に進行する。
【０１６３】
ステップＳ６０２で、現在注目している副画像がノイズ・ブロックであるかどうか判定される。主な基準は、現在注目している副画像のエッジ・ピクセルの総数が所定の値ＳＰ９より小さいかどうかをチェックすることである。ただし、ＳＰ９は４から１５までの範囲において選択することができ、好ましい値は８である。
【０１６４】
現在注目している副画像がノイズ・ブロックであると決定された場合、流れがステップＳ６０３に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ６０４に進行する。
【０１６５】
ステップＳ６０３で、現在注目している副画像ブロックが場合によってはノイズ・ブロックであるので、そのためしきい値ＴｈＷがゼロとして仮定され、流れがステップＳ６０５に進行する。
【０１６６】
ステップＳ６０４で、現在注目している副画像ブロックがノイズ・ブロックではないので、そのためしきい値ＴｈＷが、現在注目している副画像のエッジ・ピクセルの平均グレーレベルＥｄＡＶに等しいとして仮定され、流れがステップＳ６０５に進行する。
【０１６７】
ステップＳ６０５で、現在注目している副画像ブロックがバックグラウンド・ブロックであるかどうか判定される。バックグラウンド・ブロックの説明は、ステップＳ４０２に関係した記載において与えられる。以下の４つの主な基準がある。
（１）元画像がバックグラウンド・ブロックを含んでいるかどうか。
（２）現在注目しているブロックにおけるエッジ・ピクセルの総数と現在注目しているブロックのピクセルの総数の比が、パラメータＳＰ１０より小さいかどうか。
（３）現在注目しているブロックにおけるエッジ・ピクセルの平均グレーレベルＥｄＡＶと現在注目しているブロックのすべてのピクセルの平均グレーレベルＧＡＶの間の差が、事前設定値ＳＰ１１より小さいかどうか。
（４）ステップＳ６０３またはステップＳ６０４で得られたしきい値ＴｈＷと、ステップＳ４０２で発見されたバックグラウンド・ピークの位置の間の差が、事前設定値ＳＰ１２より小さいかどうか。
【０１６８】
上の４つのすべての条件が満たされたとき、現在注目している副画像ブロックがバックグラウンド・ブロックと決定される。
【０１６９】
上の条件では、パラメータＳＰ１０が０．０３から０．１までの範囲において選択され、好ましい値は０．０６であり、パラメータＳＰ１１が１０から３０までの範囲において選択され、好ましい値は２０であり、パラメータＳＰ１２が１０から４５の範囲において選択され、好ましい値は３０である。
【０１７０】
元画像８００Ａでは、バックグラウンド・ブロックがステップＳ４０２で検出され、バックグラウンド・ピークの位置が１４８であり、そのため条件（１）が満たされる。次いで、残りの３つの条件が満たされた場合、現在注目している副画像ブロックをバックグラウンド・ブロックとして見なすことができ、流れがステップＳ６０６に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ６０７に進行する。
【０１７１】
ステップＳ６０６で、元画像８００Ａについて、現在注目している副画像がバックグラウンド・ブロックと決定されるので、そのためＴｈＷがゼロに設定される。次いで、流れがステップＳ６１４に進行する。
【０１７２】
ステップＳ６０７で、先行する処理中にＴｈＷがゼロであるかどうか判定される。「ＹＥＳ」の場合、流れがステップＳ６１２に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ６０８に進行する。
【０１７３】
ステップＳ６０８で、現在注目している副画像が、しきい値であるＴｈＷにより２値化された場合に異常が生じるかどうか判定される。以下の２つの基準を使用することができる。
（１）それぞれがＥｄＡＶより小さいグレーレベルを有するピクセルの総数と副画像におけるピクセルの総数の比が、パラメータＳＰ１３より大きいかどうか。
（２）現在注目している副画像におけるすべてのピクセルの平均グレーレベルＧＡＶが事前計算されたグローバルしきい値ＳＰ１４より大きいかどうか。
【０１７４】
ただし、ＳＰ１３は、２から７までの範囲から選択された所定の値であり、好ましい値は５である。また、ＳＰ１４は、処理される元画像（元の画像８００Ａなど）のグローバルしきい値であり、Ｏｔｓｕ法、ＮｉＢｌａｃｋ法、最小誤差法または最大エントロピー法など、従来技術の２値化方法を使用した計算によって得ることができる。元の画像８００Ａの例示された例では、Ｏｔｓｕ法を使用し、１６７の値が得られる。
【０１７５】
上の２つのすべての条件が満たされ、現在注目している副画像がＴｈＷをしきい値として２値化された場合に異常が生じることを意味した場合、流れがステップＳ６０９に進行し、そうでない場合、流れがステップＳ６１０に進行する。
【０１７６】
ステップＳ６０９で、先行するステップにおいて、現在注目している副画像ブロックが２値化された場合に異常が生じることが決定されているので、ＴｈＷがゼロにされ、流れが直接ステップＳ６１０に進行する。
【０１７７】
ステップＳ６１０で、現在注目している副画像が、ステップＳ３０３で発見された黒ブロックにあるかどうか判定される。これは、現在注目している副画像ブロックの中心が黒ブロックのエリアにあるかどうかを決定することによって行われる。この条件が満たされた場合、現在注目している副画像が黒ブロックにあると決定され、流れがステップＳ６１１に進行し、そうでない場合、流れが直接ステップＳ６１４に進行する。
【０１７８】
ステップＳ６１１で、現在注目している副画像のしきい値ＴｈＷが調節される。現在注目している副画像が黒ブロックにあるので、黒ブロックの効果を考慮する必要がある。そのため、ステップＳ３０３で計算された参照しきい値ＢＢＴｈが取られ、これがＴｈＷ＝（ＢＢＴｈ＋ＴｈＷ）／２にされる。次いで、流れがステップＳ６１４に進行する。
【０１７９】
ステップＳ６１２で、ステップ６１０のように、現在注目している副画像が、ステップＳ３０３で発見された黒ブロックに収まるかどうか判定される。この決定の基準はなお、現在注目している副画像の中心が黒ブロックにあるかどうかである。
【０１８０】
実施形態での元画像８００Ａでは、ステップＳ６０７の決定からわかっているように、先のステップにおいて、現在注目している副画像がノイズ・ブロックと決定されており、ＴｈＷがゼロに設定されている。現在注目している副画像が黒ブロックにあり、かつしきい値がゼロであった場合、白ブロックが黒ブロック内に現れる。したがって、ステップＳ６１２で、現在注目している副画像が黒ブロックにあるかどうかを決定することが必要である。この条件が満たされた場合、現在注目している副画像が、黒ブロックにあると決定され、流れがステップＳ６１３に進行する。そうでない場合、流れが直接ステップＳ６１４に進行する。
【０１８１】
ステップＳ６１３で、現在注目している副画像ブロックのしきい値ＴｈＷが調節される。現在注目している副画像ブロックが黒ブロックにあるので、黒ブロックの効果を考慮する必要がある。このため、ステップＳ３０２で計算された参照しきい値ＢＢＴｈが検索され、ＴｈＷ＝ＢＢＴｈが取られ、次いで流れがステップＳ６１４に進行する。
【０１８２】
ステップＳ６１４で、現在注目している副画像ブロックのしきい値が最終的に決定される。各ステップＳ６０２からＳ６１３で計算されたしきい値ＴｈＷ、およびステップＳ３０４で得られたグローバル最小しきい値ＴｈＭｇに基づいて、この２つのうち大きい方が現在注目している副画像の最終的なしきい値として取られる。
【０１８３】
ステップＳ６１４の後、流れがステップＳ６１４に進行し、主要な動作は、すべての副画像が処理されているかどうかを決定することである。すべての副画像が処理されていた場合、副画像しきい値決定処理が終了し、そうでない場合、流れがステップＳ６０１に戻る。
【０１８４】
図３に戻ると、ステップＳ３０８の後、流れがステップＳ３０９に進行し、スムージング・ユニット２０９が、ステップＳ３０８で決定された各副画像のしきい値に基づいて、１次元および２次元補間をそれぞれ実行し、元の画像８００Ａなど、元の画像における各ピクセルの２値化しきい値を計算する。
【０１８５】
副画像しきい値のスムージング処理に関して、特開平９−２３３３２６を参照することができ、これはスムージング方法を提案している。特開平９−２３３３２６のスムージング方法では、元の画像（元の画像８００Ａなど）の左上の点が起点として取られ、次いでＮ／２ピクセルの幅を有するストライプが、画像のもっとも右側で分割され、次いで元の画像が順次下方に、それぞれがＮピクセルの幅を有するストライプに分割され、類似の方法で、垂直方向において、最初に、Ｎ／２ピクセルの幅を有するストライプが、元の画像のもっとも左側で分割され、次いで元の画像が順次右方に、それぞれがＮピクセルの幅を有するストライプに分割される。したがって、元の画像が４つのカテゴリの副画像に分割され、すなわち（１）Ｎ／２×Ｎ／２ピクセルの副画像であり、ステップＳ３０８で計算された左上のブロックのしきい値がすべての各ピクセルのしきい値として取られるもの、（２）元の画像の上側の副画像であり、そのそれぞれがＮ／２×Ｎピクセルを有し、そのそれぞれにおいて水平方向における１次元補間が使用され、垂直方向のピクセルがそれぞれ等しいしきい値を有するもの、（３）元の画像の左側の副画像であり、そのそれぞれがＮ×Ｎ／２ピクセルを有し、そのそれぞれにおいて垂直方向における１次元補間が使用され、水平方向のピクセルがそれぞれ等しいしきい値を有するもの、および（４）残りの副画像であり、そのそれぞれがＮ×Ｎピクセルを有し、２次元補間を使用するものである。
【０１８６】
この実施形態では、特定のスムージング処理が、特開平９−２３３３２６に記載された処理に類似しているが、例外は、副画像のサイズが異なること、および、全体のスムージングが、Ｈ１、Ｈ２、Ｖ１およびＶ２を、Ｈ１＝０、Ｈ２＝Ｎ、Ｖ１＝０かつＶ２＝Ｎにすることなどによって定義することなく、実行されることのみである。
【０１８７】
ステップＳ３０９の後、流れがステップＳ３１０に進行し、２値化処理ユニット２１０が２値化処理を元画像に渡って、ステップＳ３０９で決定された元画像の各ピクセルのしきい値に基づいて実行し、さらに、ステップＳ３０８で決定された各副画像の特性に基づいて、非ノイズ副画像ブロックについて、ステップＳ３０６で検出されたエッジ・ピクセルが黒ドットとして、得られた２値化画像において出力されて、元の画像の最終的な２値化画像が生成される。元の画像８００Ａでは、図８Ｃに示すような２値化画像が生成される。
【０１８８】
このように、この実施形態の処理が完了する。
【０１８９】
本発明を好ましい実施形態および図８Ａに示す例示的画像を参照して記載したが、本発明がこれに限定されないことを理解されたい。また、本発明の範囲において、詳細を変更することができる。
【０１９０】
たとえば、元の画像における黒ブロックを検出するための方法は、上述の方法に限定されず、他の代替方法を使用することができる。
【０１９１】
特定の代替方法として、画像を最初に、それぞれが２４×２４ピクセルを有するものなど、小さいブロックに分割することができ、各ブロックが、それが黒ブロックであるかどうかについて決定される。黒ブロックを決定するための特定の方法として、相対的に小さいしきい値を画像全体について選択することができ、このしきい値は、Ｏｔｓｕ法など、いかなる周知の２値化方法を使用して得ることもできる。サブブロックのうちの１つにおいて、それぞれがしきい値より小さいグレーレベルを有するピクセルの数が事前設定数を超えた場合、このサブブロックが黒ブロックと決定される。
【０１９２】
次いで、エリア接続が、それぞれが黒ブロックと決定されるサブブロックについて実行され、これは混合エリア拡大法など、いずれかの単純なエリア拡大法を使用して行われる（混合エリア拡大法の詳細は、Ｗａｎｇ，Ｒｕｎｓｈｅｎｇ著の「Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ」、ＩＳＢＮ：７−８１０２４−３１３６のセクション３．６、２で見ることができるが、接続される基本単位としてのピクセルが、本発明では小さい黒ブロックで置き換えられる）。エリア接続については２つの主な基準がある。すなわち、第１の基準は、それらが統合黒ブロックであるかどうかについて決定される２つの部分の空間的近似であり、第２の基準は、それらが統合黒ブロックであるかどうかについて決定される２つの部分の内部特徴（各部分における黒いピクセルの率など）が一貫性を有するかどうかである。最後に、画像におけるすべての黒ブロックの位置の連鎖表が得られる。
【０１９３】
さらに、エッジ基準の決定は上述の方法に限定されず、他の方法を使用することができ、これには当技術分野において知られているエッジ基準（決定しきい値）決定方法が含まれる。
【０１９４】
本発明を、複数のデバイス（たとえば、ホスト・コンピュータ、インターフェイス・デバイス、リーダ、プリンタ、スキャナなど）によって形成されたシステム、または単一の装置（たとえば、コピー機、ファクシミリ機など）を含む装置に適用できることに留意されたい。
【０１９５】
本発明の目的はまた、上記実施形態の機能を実施することができるソフトウェア・プログラムのプログラム・コードを格納した記憶媒体を供給すること、および、この記憶媒体に格納されたプログラム・コードを、システムまたは装置のコンピュータ（またはＣＰＵまたはＭＰＵ）を使用して実行することによって達成することもできる。このような場合、記憶媒体から読み出されたプログラム・コードが上記実施形態の機能を実施し、このプログラム・コードを格納した記憶媒体が本発明を構成する。
【０１９６】
プログラム・コードを供給するための記憶媒体としては、たとえば、フロッピー（登録商標）・ディスク、ハード・ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性メモリ、ＲＯＭなどを使用することができる。
【０１９７】
上記実施形態の機能は、コンピュータによるプログラム・コードの実行によって実施することができるだけでなく、このプログラム・コードの指示に基づいて、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティング・システム）によって実際の処理動作の一部または全部を実行することによって実施することもできる。
【０１９８】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラム・コードが、コンピュータに挿入された機能拡張カード、またはコンピュータに接続された機能拡張ユニット内で提供されたメモリに書き込まれた後、機能拡張カードに含まれたＣＰＵなどが処理の一部または全部をプログラム・コードのコマンドに従って実行し、上記実施形態の機能を実現する状況も、本発明に含まれる。
【０１９９】
本発明が上の記憶媒体に適用される状況では、記憶媒体が、実施形態の記載において記載された流れ図（図３、図４、図５および図６）に対応するプログラム・コードを格納する。
【０２００】
上記からわかるように、本発明の方法は表画像を効率的に２値化するための方法を提供し、これは副画像の２値化しきい値を副画像内のエッジ・ピクセルのグレーレベルに基づいて決定して、より正確、より高速かつより効果的な画像２値化処理を提供することができる。
【０２０１】
加えて、本発明はまた、改善されたＳｏｂｅｌエッジ抽出方法も提供し、これはエッジ・ピクセルがしばしば外部に変位される従来のＳｏｂｅｌエッジ抽出方法の欠点を克服し、それにより、より明確に抽出されたエッジ画像を提供する。
【０２０２】
この改善されたＳｏｂｅｌエッジ抽出方法により、抽出されたエッジ・ピクセルの位置を実際のエッジ・ピクセルの位置により近づけることができ、副画像において計算されたエッジ・ピクセルのグレーレベルが、実際のグレーレベルにより近くなり、決定された副画像の２値化しきい値が副画像のグレーレベル分布をより正確に反映し、したがって画像の２値化処理が改善される。
【０２０３】
また、本発明は、画像における黒ブロックを検出するためのユニークな方法を提供し、より正確、より効果的かつより高速な黒ブロック検出を提供する。
【０２０４】
多数の明らかに幅広く異なる実施形態を、本発明の精神および範囲から逸脱することなく行うことができるので、本発明は特定の実施形態に限定されず、付属の特許請求の範囲によってのみ定義されることを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による画像２値化処理システムの構造ブロック図である。
【図２】図１に示す実施形態における画像２値化処理装置の構造ブロック図である。
【図３】図１に示す実施形態における画像２値化処理手順を示す流れ図である。
【図４】画像における黒ブロックを発見するための処理を示す流れ図である。
【図５】画像の最小しきい値を決定するための処理を示す流れ図である。
【図６】副画像のしきい値を決定するための処理を示す流れ図である。
【図７】グレーレベルの勾配を計算するための３×３  Ｓｏｂｅｌ勾配演算子のテンプレートを示し、改善された例示的テンプレートを示す図である。
【図８Ａ】画像２値化が実施される元の画像の一実施例を示す図である。
【図８Ｂ】図８Ａに示す元の画像のグレーレベル・ヒストグラムを示す図である。
【図８Ｃ】図１に示す実施形態による、図８Ａに示す元の画像において実行された画像２値化の結果を示す図である。
【図８Ｄ】図８Ａの元の画像を、Ｓｏｂｅｌ法を使用して処理することによって得られたエッジ画像を示す図である。
【図８Ｅ】図８Ｄに示すエッジ画像の拡大部を示す図である。
【図８Ｆ】本発明のエッジ決定方法を使用して、図８Ａに示す元の画像を実行することによって得られたエッジ画像を示す図である。
【図８Ｇ】図８Ｆに示すエッジ画像の拡大部を示す図である。
【図９】本発明の一実施形態による画像エッジ検出装置の構造ブロック図である。
【図１０】図９に示す実施形態の画像エッジ検出処理を示す流れ図である。
【図１１】画像を分類するための処理の流れ図である。
【図１２】元の画像をバックグラウンドおよびフォアグラウンドに分割するためのセグメント化しきい値を決定するための処理の流れ図である。
【図１３】タイプＩの画像の画像セグメント化しきい値を調節するための処理の流れ図である。
【図１４】タイプＩＩの画像の画像セグメント化しきい値を調節するための処理の流れ図である。
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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【図８Ｃ】
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【図８Ｄ】
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【図８Ｅ】
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【図８Ｆ】
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【図８Ｇ】
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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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