(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＸＹ座標上に配置された複数の画素によって構成され、文字データが含まれた画像データの中から、前記文字データを含む像域を分離し、前記分離した像域を前記画像データ上で強調表示する像域分離システムであって、
着目画素の濃度値を、複数の画素によって構成され、前記着目画素を座標中心に含む所定矩形領域の平均濃度値と比較することによって、前記画像データを構成する各画素を、前記濃度値が前記平均濃度値よりも高い高濃度値画素と、前記濃度値が前記平均濃度値以下である低濃度値画素とにそれぞれ分類する分類手段と、
同一Ｙ座標値においてＸ座標に沿って連続して配置された所定数の画素によって構成されてなる各所定帯領域のうち、前記分類手段によって分類された高濃度値画素または低濃度値画素が予め定めた数以上連続して配置している所定帯領域を第１の分離候補像域とする第１の分離手段と、
同一Ｘ座標値に配置された前記各所定帯領域において、前記第１の分離手段によって第１の分離候補像域とされた所定帯領域を中心としてＹ座標方向に沿った正方向および負方向それぞれの所定間隔内に前記第１の分離候補像域とされた別の所定帯領域が存在する場合には、前記中心とされた所定帯領域を第２の分離候補像域とする第２の分離手段と、
前記第２の分離候補像域を前記文字データを含む像域とし、この像域を前記画像データ上で強調表示する強調表示手段と
を備えたことを特徴とする像域分離システム。
【請求項２】
ＸＹ座標上に配置された複数の画素によって構成され、文字データが含まれた画像データの中から、前記文字データを含む像域を分離し、前記分離した像域を前記画像データ上で強調表示する像域分離システムであって、
着目画素の濃度値を、複数の画素によって構成され、前記着目画素を座標中心に含む所定矩形領域の平均濃度値と比較することを、前記画像データを構成する各画素を前記着目画素として行うことによって、前記画像データを構成する各画素を、前記濃度値が前記平均濃度値よりも高い高濃度値画素と、前記濃度値が前記平均濃度値以下である低濃度値画素とにそれぞれ分類する分類手段と、
同一Ｙ座標値においてＸ座標に沿って連続して配置された所定数の画素によって構成されてなる各所定帯領域のうち、前記分類手段によって分類された高濃度値画素または低濃度値画素が予め定めた数以上連続して配置している所定帯領域を第１の分離候補像域とする第１の分離手段と、
同一Ｘ座標値に配置された前記各所定帯領域において、前記第１の分離手段によって第１の分離候補像域とされた所定帯領域を中心としてＹ座標方向に沿った正方向および負方向それぞれの所定間隔内に前記第１の分離候補像域とされた別の所定帯領域が存在する場合には、前記中心とされた所定帯領域を第２の分離候補像域とする第２の分離手段と、
前記同一Ｘ座標値に配置された前記各所定帯領域において、前記第２の分離手段によって第２の分離候補像域とされた所定帯領域が複数ある場合には、この複数の第２の分離候補像域に挟まれて配置している所定帯領域を第３の分離候補像域とする第３の分離手段と、
前記第２の分離候補像域と前記第３の分離候補像域とを前記文字データを含む像域とし、この像域を前記画像データ上で強調表示する強調表示手段と
を備えたことを特徴とする像域分離システム。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の像域分離システムにおいて、
前記画像データの各画素を鮮鋭化処理し、前記各画素が鮮鋭化処理された画像データを前記強調表示手段に出力する鮮鋭化処理手段を備えたことを特徴とする像域分離システム。
【請求項４】
請求項３に記載の像域分離システムにおいて、
前記鮮鋭化処理手段は、ラプラシアン処理によって前記画像データの各画素を鮮鋭化処理することを特徴とする像域分離システム。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の像域分離システムにおいて、
前記画像データの各画素は、Ｌａｂ色空間からなり、
前記鮮鋭化手段は、前記Ｌａｂ色空間のうちのＬ成分（輝度成分）のみを用いて鮮鋭化処理するようにしたことを特徴とする像域分離システム。
【請求項６】
画像データの印刷、複写、または電送のうち少なくとも１つの処理を行う画像処理システムにおいて、
処理対象とする文字データを含んだ画像データを、請求項１乃至５のうちいずれか１項に記載の像域分離システムによって、前記画像データから前記文字データを分離して強調表示し、前記強調表示された画像データを処理する像域分離システムを適用した画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、像域分離システムおよびそれを適用した画像処理システムに係り、更に詳しくは、文字データが含まれた画像データの中から文字データを分離して強調表示する像域分離システム、およびその像域分離システム適用することによって、文字データが強調表示された画像データの印刷、複写、または電送を行う画像処理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来からＦＡＸ等の画像処理システム２０は、図１９の機能ブロック図に示すように、入力色変換部２と、色補正部３と、出力色変換部５と、拡大縮小部６とが備えられている。そして、入力されたＲＧＢ色空間からなる画像データが入力色変換部２によってＬａｂ色空間からなる画像データに変換され、色補正部３に入力される。色補正部３では、Ｌａｂ色空間からなる画像データが色補正され（例えば色データＬａｂから色補正データＬ１ａ１ｂ１に変換され）、出力色変換部５に入力される。出力色変換部５では、色補正部３から出力されたＬａｂ色空間からなる画像データＬ１ａ１ｂ１がＣＭＹＫ色空間に変換され、拡大縮小部６に入力される。そして、拡大縮小部６において、色データＣＭＹＫが例えば色データＣ１Ｍ１Ｙ１Ｋ１等に変換されることによって適宜拡大または縮小がなされる。
このような画像処理システム２０によって処理される画像データは、写真や文字のみといった単独の情報というよりも、写真と文字との入り混じった画像を取り扱う場合が多い。そこで、従来の画像処理システム２０には写真モード、文字モード等の機能が存在する。このようなモードスイッチを選択することによって、写真データと文字データとの分離がなされる像域分離処理がなされ、分離された像域を強調表示することによって写真は写真らしく、文字はより鮮明に表示される。
【０００３】
このような画像処理システム２０によって処理される画像データは、写真や文字のみといった単独の情報というよりも、写真と文字との入り混じった画像を取り扱う場合が多い。そこで、従来の画像処理システム２０には写真モード、文字モード等の機能が存在する。このようなモードスイッチを選択することによって、写真データと文字データとの分離がなされる像域分離処理がなされ、分離された像域を強調表示することによって写真は写真らしく、文字はより鮮明に表示される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来の像域分離処理では、以下のような問題がある。
【０００５】
すなわち、従来の像域分離処理では、処理する画像データを最後に認識して強調をかける方式で写真と文字との像域分離をしている場合がほとんどである。更に、上述したようなモードスイッチは、ユーザによって選択されるようになっている。したがって、ユーザは、画像データに基づいて、写真が重要なのか、あるいは文字が重要なのかを予め判定し、その判定結果に基づいてモードスイッチを選択しなければならない。
【０００６】
このように、従来の像域分離処理では、ユーザが、画像データに基づいてモードスイッチを選択しなければならず、操作が煩わしいのみならず、不適切なモードスイッチを選択してしまうと逆効果をもたらす恐れもあるという問題がある。
【０００７】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、文字データが含まれた画像データの中から文字データとその背景データとを自動的に分離し、分離した文字データを強調表示することによって、文字を鮮明に表示することが可能な像域分離システムおよびそれを適用した画像処理システムを提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明では、以下のような手段を講じる。
【０００９】
すなわち、請求項１の発明では、ＸＹ座標上に配置された複数の画素によって構成され、文字データが含まれた画像データの中から、文字データを含む像域を分離し、分離した像域を画像データ上で強調表示する像域分離システムであって、着目画素の濃度値を、複数の画素によって構成され、着目画素を座標中心に含む所定矩形領域の平均濃度値と比較することによって、画像データを構成する各画素を、濃度値が平均濃度値よりも高い高濃度値画素と、濃度値が平均濃度値以下である低濃度値画素とにそれぞれ分類する分類手段と、同一Ｙ座標値においてＸ座標に沿って連続して配置された所定数の画素によって構成されてなる各所定帯領域のうち、分類手段によって分類された高濃度値画素または低濃度値画素が予め定めた数以上連続して配置している所定帯領域を第１の分離候補像域とする第１の分離手段と、同一Ｘ座標値に配置された各所定帯領域において、第１の分離手段によって第１の分離候補像域とされた所定帯領域を中心としてＹ座標方向に沿った正方向および負方向それぞれの所定間隔内に第１の分離候補像域とされた別の所定帯領域が存在する場合には、中心とされた所定帯領域を第２の分離候補像域とする第２の分離手段と、第２の分離候補像域を文字データを含む像域とし、この像域を画像データ上で強調表示する強調表示手段とを備える。
【００１０】
従って、請求項１の発明の像域分離システムにおいては、上述したような２段階の抽出処理からなる２値化文字領域判別処理を適用することによって、文字データが含まれた画像データの中から文字データを自動的に分離することができる。
【００１１】
請求項２の発明では、ＸＹ座標上に配置された複数の画素によって構成され、文字データが含まれた画像データの中から、文字データを含む像域を分離し、分離した像域を画像データ上で強調表示する像域分離システムであって、着目画素の濃度値を、複数の画素によって構成され、着目画素を座標中心に含む所定矩形領域の平均濃度値と比較することを、画像データを構成する各画素を着目画素として行うことによって、画像データを構成する各画素を、濃度値が平均濃度値よりも高い高濃度値画素と、濃度値が平均濃度値以下である低濃度値画素とにそれぞれ分類する分類手段と、同一Ｙ座標値においてＸ座標に沿って連続して配置された所定数の画素によって構成されてなる各所定帯領域のうち、分類手段によって分類された高濃度値画素または低濃度値画素が予め定めた数以上連続して配置している所定帯領域を第１の分離候補像域とする第１の分離手段と、同一Ｘ座標値に配置された各所定帯領域において、第１の分離手段によって第１の分離候補像域とされた所定帯領域を中心としてＹ座標方向に沿った正方向および負方向それぞれの所定間隔内に第１の分離候補像域とされた別の所定帯領域が存在する場合には、中心とされた所定帯領域を第２の分離候補像域とする第２の分離手段と、同一Ｘ座標値に配置された各所定帯領域において、第２の分離手段によって第２の分離候補像域とされた所定帯領域が複数ある場合には、この複数の第２の分離候補像域に挟まれて配置している所定帯領域を第３の分離候補像域とする第３の分離手段と、第２の分離候補像域と第３の分離候補像域とを文字データを含む像域とし、この像域を画像データ上で強調表示する強調表示手段とを備える。
【００１２】
従って、請求項２の発明の像域分離システムにおいては、上述したような３段階の抽出処理からなる２値化文字領域判別処理を適用することによって、文字データが含まれた画像データの中から精度良く文字データを自動的に分離することができる。
【００１３】
請求項３の発明では、請求項１または請求項２の発明の像域分離システムにおいて、画像データの各画素を鮮鋭化処理し、前記各画素が鮮鋭化処理された画像データを強調表示手段に出力する鮮鋭化処理手段を備える。
【００１４】
従って、請求項３の発明の像域分離システムにおいては、以上のような手段を講じることにより、画像全体を鮮鋭化することができる。
【００１５】
請求項４の発明では、請求項３の発明の像域分離システムにおいて、鮮鋭化処理手段は、ラプラシアン処理によって画像データの各画素を鮮鋭化処理する。
【００１６】
従って、請求項４の発明の像域分離システムにおいては、一般的に用いられている鮮鋭化手法であるラプラシアン処理を適用することによって画像データを鮮鋭化することができる。
【００１７】
請求項５の発明では、請求項３または請求項４の発明の像域分離システムにおいて、画像データの各画素は、Ｌａｂ色空間からなり、鮮鋭化手段は、Ｌａｂ色空間のうちのＬ成分（輝度成分）のみを用いて鮮鋭化処理する。
【００１８】
従って、請求項５の発明の像域分離システムにおいては、Ｌａｂ色空間の内の輝度成分Ｌのみについて鮮鋭化処理を行うことによって十分な鮮鋭度を実現することができるので、Ｌａｂ色空間上の全ての要素について鮮鋭化処理を行わずとも処理に係る負荷を低減することができる。
【００１９】
請求項６の発明では、画像データの印刷、複写、または電送のうち少なくとも１つの処理を行う画像処理システムにおいて、処理対象とする文字データを含んだ画像データを、請求項１乃至５のうちいずれか１項の発明の像域分離システムによって、画像データから文字データを分離して強調表示し、強調表示された画像データを処理する。
【００２０】
従って、請求項６の発明の像域分離システムを適用した画像処理システムにおいては、以上のような手段を講じることにより、請求項１から請求項５に示す像域分離システムによって文字データが強調表示された画像データを印刷したり、複写したり、電送したりするなどといった一般的な画像処理に適用することができる。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００２２】
本発明の実施の形態を図１から図１８を用いて説明する。
【００２３】
図１は、本発明の実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システムの全体構成の一例を示す機能ブロック図である。
【００２４】
すなわち、本発明の実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システム１は、図１９にその機能ブロック図を示す従来技術の画像処理システム２０の色補正部３と出力色変換部５との間に、本実施の形態に係る像域分離システム４を介挿した構成としている。したがって、ここでは、図１９と同一部分には同一符号を付してその説明を省略し、ここでは異なる部分についてのみ述べる。
【００２５】
図２は、像域分離システム４の一例を示す機能ブロック図である。
【００２６】
すなわち、像域分離システム４は、ノイズ除去部８と、メモリ９と、２値化文字領域判別部１０と、鮮鋭化処理部１１と、背景領域処理部１２と、セレクタ１３とを備えている。
【００２７】
ノイズ除去部８は、色補正部３から出力された画像データ（Ｌ１ａ１ｂ１）のノイズ除去を行うものであり、例えば、一般的なディジタルフィルタを用いて行う。
【００２８】
メモリ９は、２値化文字領域判別部１０および鮮鋭化処理部１１によって処理されたデータを記憶する記憶手段である。
【００２９】
２値化文字領域判別部１０は、ノイズ除去部８によってノイズ除去がなされた後に出力された画像データ（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）を、２値化文字領域判別処理によって文字領域と背景領域とに分離し、文字領域データと背景領域データとをそれぞれセレクタ１３に出力する。２値化文字領域判別処理の動作について図３に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３０】
２値化文字領域判別処理を行う場合には、まず、ステップＳ１に示すように、平均移動法による濃度値の平均値の算出を行い（Ｓ１）、次に、ステップＳ１において算出された濃度値の平均値の値に基づいて以下に示すような２値化処理を行う（Ｓ２）。このような平均移動法、および２値化処理について、図４および図５を用いて説明する。
【００３１】
すなわち、図４は、文字データ（海老江３丁目）を含む地図からなる画像データである。平均移動法では、このように文字データを含む画像データを対象に、まず所定矩形領域における平均濃度値を算出する。そして、該所定矩形領域に含まれる各画素が、該所定矩形領域の平均濃度値より高い画素（＝１）であるか、あるいは低い画素（＝０）であるかのいずれかの値（１or０）に２値化する。
【００３２】
図５は、この所定矩形領域を５×５の画素Ｇからなる所定矩形領域Ｓとした場合における２値化処理の一例を説明するための図である。
【００３３】
このような場合において２値化処理を行うためには、まず、所定矩形領域Ｓを構成する各画素Ｇｉ（ｉ＝１〜２５）の濃度値ｍｉ（ｉ＝１〜２５）を求め、次に各画素Ｇｉ（ｉ＝１〜２５）の濃度値ｍｉ（ｉ＝１〜２５）に基づいて、所定矩形領域Ｓにおける平均濃度値Ｍを算出する。更に、所定矩形領域Ｓの中心画素である注目画素Ｇの濃度値ｍを、平均濃度値Ｍと比較する。そして、平均濃度値Ｍよりも高い濃度値ｍである場合、注目画素Ｇの２値化処理値Ｅを１とし、平均濃度値Ｍよりも低い濃度値ｍである場合、注目画素Ｇの２値化処理値Ｅを０とする。
【００３４】
このようにして、注目画素Ｇの２値化処理値Ｅを１または０に分類すると、図５中矢印Ｆの方向（Ｘ座標方向）に一列移動する。図５中矢印Ｆの方向に一列移動すると、新たな所定矩形領域Ｂは、元の所定矩形領域Ｂから一列の減算領域Ｒが排除され、代わりに一列の加算領域Ｐが加えられた領域からなる。これにより注目画素Ｇもまた図５中矢印Ｆの方向にしたがって一列移動した隣接画像となる。
【００３５】
このような新たな所定矩形領域Ｓでは、加算領域Ｐの５つの画素Ｇ以外の２０の画素Ｇの各濃度値ｍは既知である。したがって、新たな所定矩形領域Ｓについては、加算領域Ｐの５つの画素Ｇの濃度値ｍのみを新たに求めることによって新たな平均濃度値Ｍを算出する。
【００３６】
新たな所定矩形領域Ｓの中心画素である注目画素Ｇについても、その濃度値ｍを、上述したようにして算出した平均濃度値Ｍと比較する。そして、注目画素Ｇの濃度値が、この平均濃度値Ｍよりも高い場合には２値化処理値Ｅを１とし、平均濃度値Ｍよりも低い場合には２値化処理値Ｅを０とする。
【００３７】
対象画素列を図５中矢印Ｆの方向に沿って一列ずつ移動させながら、一列毎に上述したような処理を繰り返すことによって、同一行の全ての画素Ｇを注目画素としてその２値化処理値Ｅ（＝１or０）を求めて行く。同一行の全ての画素Ｇを注目画素とした２値化処理を完了すると、対象行を一行移動して（Ｙ座標方向に沿って移動して）上述したような処理を繰り返す。これによって、図４に示すような画像データを構成している全ての画素について、その２値化処理値Ｅ（１or０）を求める。このように２値化処理された２値化処理値Ｅに基づいて復元された画像イメージの一例を図６に示す。図６において、黒い部分は２値化処理値Ｅが０の部分であり、白い部分は２値化処理値Ｅが１の部分を示す。
【００３８】
なお、図５に示すように、ここでは、５×５の画素からなる所定矩形領域Ｓを一例として説明したが、所定矩形領域Ｓは、その中心座標に注目画素Ｇを設定することができれば良いことから、（奇数）×（奇数）の画素からなる矩形領域であれば良く、５×５の画素からなる矩形領域に限るものではない。所定矩形領域Ｓの範囲は大きい方が高い精度で２値化処理を行うことができるが、計算機やメモリの負荷が大きくなるので、所望の精度を実現しうる範囲において現実的な所定矩形領域Ｓを設定するようにする。
【００３９】
次に、ステップＳ３では、所定帯領域Ｔ内において、Ｘ座標方向における（図５中矢印Ｆ方向）同一の２値化処理値Ｅの連続長をカウントする（Ｓ３）。この場合、まず、図７の例に示すように、対象とする画像データを複数の所定幅領域Ｔに分割する。図７の例は、５０画素×１画素からなる所定幅領域Ｔを、５列×１５行に構成してなる画像データの例を示すものである。すなわち、所定幅領域Ｔを構成している５０画素の２値化処理値Ｅを列記した結果が仮に以下に示すような場合、
11111111111110000011111000011111000111111110000000
同一の２値化処理値Ｅの連続長は、以下に示すとおりとなる。なお、括弧内の数字は２値化処理値Ｅを示す。
13(1),5(0),5(1),4(0),5(1),3(0),8(1),7(0)
ステップＳ４では、ステップＳ３において上記のようにカウントされた同一の２値化処理値Ｅの連続長に基づいて、以下に示すような条件判別を行う（Ｓ４）。すなわち、
（最も長く連続する'１'）＞（文字領域と判定する最大の'１'の連続長）、
（最も長く連続する'０'）＞（文字領域と判定する最大の'０'の連続長）。
【００４０】
一般的に、文字領域は、２値化処理値Ｅの分布特性が定まっておらず、２値化処理値Ｅが不規則に分布した特性を持つ。すなわち、図８（ａ）に示すような文字データ（海老江）の場合、図８（ｂ）に示す２値化処理値Ｅは、１が連続する領域（黒）と、０が連続する領域（白）とが不規則に分布しており、更に、おのおのの領域の連続長もまた不規則である場合が多いという傾向がある。それに対して、図９（ａ）に示すような文字を含まない背景データの場合、図９（ｂ）に示すように、１が連続する領域（黒）と、０が連続する領域（白）とが規則的に、かつ、おのおのの領域の連続長もほぼ一定である場合が多いという傾向がある。
【００４１】
したがって、文字を含まない背景領域において規則的に分布している同一の２値化処理値Ｅの連続長を予め把握しておき、この連続長よりも長い連続長が存在する所定幅領域Ｔは、文字領域である可能性が高い。ここでは、例えば、文字領域と判定する同一の２値化処理値Ｅの最大の連続長を９画素とする。すなわち、同一の２値化処理値Ｅが９画素を越えて連続して存在する所定幅領域Ｔは、文字領域である可能性があるものと判定する。
【００４２】
そして、下記に示す何れかの条件を満足する場合（Ｓ４：Ｙｅｓ）
（最も長く連続する'１'）＞（文字領域と判定する最大の'１'の連続長）、
（最も長く連続する'０'）＞（文字領域と判定する最大の'０'の連続長）
には、この所定幅領域Ｔを第１に抽出された文字領域の候補である文字領域Ａと判定する（Ｓ５）。図１０は、図４に示す画像データにおいて、上述するような判定方法によって文字領域Ａと判定された所定幅領域Ｔを示す図である。なお、所定幅領域Ｔの幅Ｗは、例えば５０画素とする。図１０に示されている通り、「海老江３丁目」の文字が記載されている実際の文字領域に対しては、文字領域Ａとしてほぼ精度良く判定することができているが、文字が記載されていなくても誤って文字領域Ａと判定されている領域がある。したがって、ステップＳ６からステップＳ８において行う文字領域Ｂの抽出処理、更にはステップＳ９において行う文字領域Ｃの抽出処理からなる３段階からなる文字領域判定処理（文字領域Ａ→文字領域Ｂ→文字領域Ｃ）を行い、文字領域の抽出精度を高めるようにする。
【００４３】
図１０を見てわかるように、文字領域ではなく誤判定された文字領域Ａの近辺には文字領域Ａはあまり存在しない。ステップＳ６では、このような特性を利用して、以下に示すようにして、文字領域Ａの絞り込みを行う。すなわち、ステップＳ６では、ステップＳ５で判定された各文字領域Ａに対して、所定の垂直方向（Ｙ座標方向）サーチ幅ｈの範囲内に文字領域Ａが存在するかサーチする（Ｓ６）。
【００４４】
図１１は、文字領域Ａ（Ａ１）を中心とした上方向の垂直方向サーチ幅ｈの範囲内に文字領域Ａ（Ａ２）が、また文字領域Ａ（Ａ１）を中心とした下方向の垂直方向サーチ幅ｈの範囲内に文字領域Ａ（Ａ３）がそれぞれ存在する場合の例を示すものである。一方、図１２は、文字領域Ａ（Ａ４）の上方向にある文字領域Ａ（Ａ５）が垂直方向サーチ幅ｈの範囲外にあり、文字領域Ａ（Ａ４）の下方向にある文字領域Ａ（Ａ６）が垂直方向サーチ幅ｈの範囲内にある場合の例を示すものである。更に、図１３は、文字領域Ａ（Ａ７）の上方向にある文字領域Ａ（Ａ８）が垂直方向サーチ幅ｈの範囲外にあり、文字領域Ａ（Ａ７）の下方向にある文字領域Ａ（Ａ９）もまた垂直方向サーチ幅ｈの範囲外にある場合の例を示すものである。
【００４５】
そして、図１１に示すように、自己の上方向および下方向共に、垂直方向サーチ幅ｈの範囲内に文字領域Ａが存在する文字領域Ａ（Ｓ７：Ｙｅｓ）を、文字領域Ｂとする（Ｓ８）。図１２に示すように垂直方向サーチ幅ｈの中には自己の上方向または下方向の何れかにしか文字領域Ａが存在しない場合、あるいは図１３に示すように垂直方向サーチ幅ｈの中には自己の上方向、下方向のいずれにも文字領域Ａが存在しない場合（Ｓ７：Ｎｏ）には、文字領域ではなく背景領域であるものと見なす。
【００４６】
図１４は、ステップＳ８において文字領域Ｂとされた所定幅領域Ｔと、ステップＳ８において文字領域Ｂとされずそのまま文字領域Ａのままとされた所定幅領域Ｔとを併せて示す図である。図１０に示す文字領域Ａのうち、実際に文字が記載されている領域のほとんどが文字領域Ｂとして抽出され、文字が記載されていない領域で文字領域Ｂとして抽出された領域は極く僅かしかなく、文字が記載されている所定幅領域Ｔを精度良く抽出している。
【００４７】
更に、ステップＳ９では、図１５に示すように、垂直方向（Ｙ座標方向）に文字領域Ｂが複数存在する場合には、それら文字領域Ｂの間に含まれる所定幅領域Ｔを文字領域Ｃとする（Ｓ９）。
【００４８】
一方、ステップＳ１０では、ステップＳ４において条件を満たさない所定幅領域Ｔ（Ｓ４：Ｎｏ）、ステップＳ７において垂直方向サーチ幅ｈ内に別の文字領域Ａが存在しない文字領域Ａ（Ｓ７：Ｎｏ）は、背景領域であるものとみなす（Ｓ１０）。
【００４９】
鮮鋭化処理部１１は、ノイズ除去部８から出力される画像データ（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）を、必要に応じて、鮮鋭化処理し、その結果をセレクタ１３に出力する。鮮鋭化処理の方法としては、例えばラプラシアンオペレータ法などの一般的な方法を用いて行う。ここでは、ラプラシアンオペレータ法を用いた鮮鋭化処理について説明する。
【００５０】
ラプラシアンオペレータ法とは、例えば下記（１）式に示すような３×３の行列式からなるラプラシアンオペレータ∇２と、下記（２）式に示すような強調処理式ｇ（ｘ，ｙ）を用いて、画素の強調処理を行う方法である。濃度関数ｆ（ｘ，ｙ）は、２次元座標（ｘ，ｙ）に配置されている画素の濃度値を示している。ここでいう濃度値は、Ｌａｂ色空間での濃度値である。
【００５１】
ラプラシアンオペレータ∇２において、中心座標は、着目画素の座標（ｘ，ｙ）である。したがって、下記（１）式に示すような３×３のラプラシアンオペレータは、下記（２）式に示すように、着目画素の濃度値を５倍し、隣接する周囲の４画素の濃度値を減じることによってこの着目画素の濃度値を強調するようにしたものである。このようなラプラシアンオペレータを近傍４点のラプラシアンオペレータともいう。着目画素の濃度値の倍数や、あるいは取り扱う周囲の画素を調節することによって強調度合いを調節することが可能である。下記（３）式に示すラプラシアンオペレータは、着目画素の濃度値を９倍し、隣接する周囲の８画素の濃度値を減じることによってこの着目画素の濃度値を強調するようにしたものである。
【００５２】
【数１】
0003852301.tif 000002
【００５３】
【数２】
0003852301.tif 000003
【００５４】
【数３】
0003852301.tif 000004
【００５５】
上記（１）式に示すようなラプラシアンオペレータ∇２と、上記（２）式に示すような強調処理式ｇ（ｘ，ｙ）とを用いて、図４の画像における各画素の濃度値を強調処理して得られた画像データを図１６に示す。図４の画像と比較して、異なる濃度値の境界部が強調されていることがわかる。この図１６に示す画像は、図４に示す画像のＬａｂ色空間からなる各画素の、Ｌ，ａ，ｂ全ての成分について強調処理したものである（（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）→（（Ｌ１’’ａ１’’ｂ１’’））。
【００５６】
一方、図４に示す画像のＬａｂ色空間からなる各画素の、Ｌ要素（輝度成分）のみについて強調処理した画像を図１７に示す（（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）→（（Ｌ１’’ａ１’ｂ１’））。図１７に示す画像は、図１６に示す画像と同程度に鮮鋭化されていることがわかる。人間の目で見た場合、Ｌ成分（輝度成分）のみを鮮鋭化すれば、十分な鮮鋭効果を得ることができるからである。
【００５７】
背景領域処理部１２は、ノイズ除去部８から出力される画像データ（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）を、そのままスルーしてセレクタ１３に出力する。
【００５８】
セレクタ１３は、２値化文字領域判別部１０から出力されたＬａｂ色空間からなる文字領域データと背景領域データ、鮮鋭化処理部１１から出力されたＬａｂ色空間からなる画像データ、背景領域処理部１２から出力されたＬａｂ色空間からなる画像データをそれぞれ取得する。そして、２値化文字領域判別部１０から文字領域データが出力された場合には、鮮鋭化処理部１１から出力された画像データと合成して出力色変換部５に出力する。また、２値化文字領域判別部１０から背景領域データが出力された場合には、背景領域処理部１２から出力された画像データとともに出力色変換部５に出力する。このようにして文字領域データを強調表示するようにしている。
【００５９】
次に、以上のように構成した本発明の実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システムの動作について図１８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６０】
本発明の実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システム１は、ＲＧＢ色空間からなり、図４に示すように文字データを含んでいる画像データが入力色変換部２に入力されると、入力色変換部２によってＬａｂ色空間からなる画像データに変換され、色補正部３に入力される（Ｓ２１）。
【００６１】
色補正部３では、Ｌａｂ色空間からなる画像データが色補正され（例えば色データＬａｂから色補正データＬ１ａ１ｂ１に変換され）、像域分離システム４に入力される（Ｓ２２）。
【００６２】
像域分離システム５に入力された色補正データＬ１ａ１ｂ１は、一般的なディジタルフィルタが適用されてなるノイズ除去部８によって、ノイズ除去がなされる（Ｓ２３）。このノイズ除去がなされた色補正データＬ１’ａ１’ｂ１’は、２値化文字領域判別部８における文字領域判別処理、鮮鋭化処理部１１における鮮鋭化処理、背景領域処理部１２における背景領域処理にそれぞれ供される。
【００６３】
そして、２値化文字領域判別部１０では、ノイズ除去部８から出力された画像データ（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）が、図３のフローチャートにその動作を示すような２値化文字領域処理によって文字領域と背景領域とに分離される。更に、分離された文字領域データと背景領域データとは、それぞれセレクタ１３に出力される（Ｓ２４）。なお、分離された文字領域データと背景領域データとは必要に応じてメモリ９に出力され、記憶される。
【００６４】
また、鮮鋭化処理部１１では、ノイズ除去部８から出力された画像データ（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）が、必要に応じて鮮鋭化処理され、その結果がセレクタ１３に出力される（Ｓ２５）。なお、鮮鋭化処理された結果は、必要に応じてメモリ９に出力され、記憶される。
【００６５】
背景領域処理部１２では、ノイズ除去部８から出力された画像データ（Ｌ１’ａ１’ｂ１’）が、そのままスルーしてセレクタ１３に出力される（Ｓ２６）。
【００６６】
セレクタ１３では、ステップＳ２４において２値化文字領域判別部１０から出力されたＬａｂ色空間からなる文字領域データと背景領域データ、ステップＳ２５において鮮鋭化処理部１１から出力されたＬａｂ色空間からなる画像データ、ステップＳ２６において背景領域処理部１２から出力されたＬａｂ色空間からなる画像データがそれぞれ取得される。そして、２値化文字領域判別部１０から文字領域データが出力された場合には、この文字領域データは、鮮鋭化処理部１１から出力された該領域の画像データと合成され、出力色変換部５に出力される。（Ｓ２７）。また、２値化文字領域判別部１０から背景領域データが出力された場合には、この背景領域データは、背景領域処理部１２から出力された該背景領域の画像データとともに出力色変換部５に出力される（Ｓ２８）。これによって、文字領域データが強調表示される。
【００６７】
出力色変換部５では、セレクタ１３から出力されたＬａｂ色空間からなる各データがＣＭＹＫ色空間に変換され、拡大縮小部６に入力される（Ｓ２９）。そして、拡大縮小部６において、色データＣＭＹＫが例えば色データＣ１Ｍ１Ｙ１Ｋ１等に変換されることによって適宜拡大または縮小がなされる（Ｓ３０）。
【００６８】
上述したように、本発明の実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システムにおいては、２値化文字領域判別処理を適用することによって、文字データが含まれた画像データの中から、文字データとその背景データとを自動的に分離し、更に、分離した文字データを強調表示することによって文字データを鮮明に表示することができる。
【００６９】
このような２値化文字領域判別処理を適用した文字データの分離方法として、上記実施の形態では、まず文字領域Ａを抽出し、更にその中から文字領域Ｂを選定し、更にまた文字領域Ｂの配置位置に基づいて文字領域Ｃを抽出するという３段階からなる分離方法について記載した。しかしながら、必ずしも常に３段階からなる分離方法を適用しなくても、文字領域Ｂの選定までを行う２段階までの処理によって文字データが十分な精度で分離される場合においては、３段階目の処理（文字領域Ｃの抽出）を省略しても良い。
【００７０】
なお、必要な場合においては、画像を構成している全画素に対して、ラプラシアンオペレータ等による鮮鋭化処理を施すことによって、画像全体を鮮鋭化することも可能である。ラプラシアンオペレータを用いて鮮鋭化処理する場合、Ｌａｂ色空間のすべての要素（Ｌ，ａ，ｂ）について鮮鋭化処理を行っても、Ｌ要素のみについて鮮鋭化処理を行っても鮮鋭化後の画質には大差がないために、Ｌ要素のみについて鮮鋭化処理を施せば十分である。
【００７１】
以上、本発明の好適な実施の形態について、添付図面を参照しながら説明したが、本発明はかかる構成に限定されない。特許請求の範囲の発明された技術的思想の範疇において、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得るものであり、それら変更例及び修正例についても本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、文字データが含まれた画像データの中から文字データを含む像域を自動的に分離し、分離した像域を画像データ上で強調表示することによって、文字を鮮明に表示することが可能な像域分離システムおよびそれを適用した画像処理システムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システムの全体構成の一例を示す機能ブロック図
【図２】像域分離システムの一例を示す機能ブロック図
【図３】２値化文字領域判別処理の動作を示すフローチャート
【図４】文字データ（海老江３丁目）を含む地図を示す画像
【図５】５×５所定矩形領域における２値化処理を説明するための図
【図６】２値化処理値に基づいて復元された画像
【図７】複数の所定帯領域に分割された画像イメージを示す模式図
【図８】文字データと、文字データにおける２値化処理値の分布を示す図
【図９】背景データと、背景データにおける２値化処理値の分布を示す図
【図１０】文字領域Ａと判定された範囲の一例を示す画像
【図１１】文字領域Ａを中心とする上下垂直方向サーチ幅内で他の文字領域Ａをサーチする場合の一例を示す模式図（１）
【図１２】文字領域Ａを中心とする上下垂直方向サーチ幅内で他の文字領域Ａをサーチする場合の一例を示す模式図（２）
【図１３】文字領域Ａを中心とする上下垂直方向サーチ幅内で他の文字領域Ａをサーチする場合の一例を示す模式図（３）
【図１４】文字領域Ｂと文字領域Ａとを併せて示した画像
【図１５】文字領域Ｃの選定方法を説明するための模式図
【図１６】  各画素の濃度値を強調処理して得られた画像イメージ図（Ｌａｂ全成分を強調した場合）
【図１７】  各画素の濃度値を強調処理して得られた画像イメージ図（Ｌ成分のみ強調した場合）
【図１８】  同実施の形態に係る像域分離システムを適用した画像処理システムの動作を示すフローチャート
【図１９】  従来から用いられている画像処理システムの機能構成を示すブロック図
【符号の説明】
Ｇ…画素
Ｓ…所定矩形領域
Ｒ…減算領域
Ｐ…加算領域
Ｔ…所定帯領域
Ｗ…所定帯領域の幅
１、２０…画像処理システム
２…入力色変換部
３…色補正部
４…像域分離システム
５…出力色変換部
６…拡大縮小部
８…ノイズ除去部
９…メモリ
１０…２値化文字領域判別部
１１…鮮鋭化処理部
１２…背景領域処理部
１３…セレクタ
【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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【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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【図１８】
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【図１９】
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