画像処理装置及び画像処理方法
【課題】
高画質かつデータ量の少ない画像を生成することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。
【解決手段】
実施形態の画像処理装置は、画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した閾値に基づいて各画素を２クラスに分離する分離部と、分離部によって分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、を備える。
高画質かつデータ量の少ない画像を生成することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。
【解決手段】
実施形態の画像処理装置は、画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した閾値に基づいて各画素を２クラスに分離する分離部と、分離部によって分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばスキャナなどで入力された画像データを二値化する技術がある。二値化は、例えば固定閾値法や動的閾値法などの閾値法や、ディザ法、誤差拡散法、濃度パターン法などの疑似階調法によって行われる。
【０００３】
しかしながら、上述の二値化処理においては、処理結果の画像データの画質とデータ量を両立できない、すなわち、画質を良くするとデータ量が多くなり、逆にデータ量を減らすと画質が悪く目視できないというような問題がある。
【０００４】
具体的には、閾値法により二値化を行った画像データは、データ量は少なくなるが、かすれなどの発生により画質が悪く目視できない状態の画像データとなることが多い。
【０００５】
疑似階調法により二値化を行った画像データは、かすれなどのノイズが少なく、高画質であるが、背景等細かく表現する必要のない部分も階調を表現するため、生成した画像のデータサイズが膨大になる。
【０００６】
図１３に従来技術における閾値法による二値化画像データと疑似階調法による二値化画像データの一例を示す。図１３は写真が添付された住民基本台帳カードの二値化処理を示している。
【０００７】
図１３の（ａ）が二値化処理前の原画像データであり、図１３（ｂ）が閾値法による二値化画像データであり、（ｃ）が疑似階調法による二値化画像データである。図１３に示すように、画像データのサイズは（ｂ）の閾値二値化処理結果の画像データのほうが（ｃ）の画像データよりも小さい。しかしながら（ｂ）の画像データは顔の識別ができない。
【０００８】
（ｃ）の画像データは顔の識別は可能であるが、背景の模様も階調表現されており、画像データのサイズが（ｂ）と比べ大きい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−２４５１４８号公報
【特許文献２】特開２０００−７８４０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明が解決しようとする課題は、高画質かつデータ量の少ない画像を生成することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
実施形態の画像処理装置は、画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した閾値に基づいて各画素を２クラスに分離する分離部と、分離部によって分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態の画像処理装置における全体構成を示す図。
【図２】実施形態の画像処理装置における動作を示すフローチャート。
【図３】実施形態の画像処理装置に入力される原画像データの一例を示す図。
【図４】実施形態の画像処理装置における二値化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図５】実施形態の画像処理装置における閾値二値化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図６】実施形態の画像処理装置における閾値二値化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図７】実施形態の画像処理装置における画像データの画素を示す図の一例。
【図８】実施形態の画像処理装置における閾値二値化処理部の処理結果の画像データの一例を示す図。
【図９】実施形態の画像処理装置における背景純粋化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図１０】実施形態の画像処理装置における背景純粋化処理の概念を示す図の一例。
【図１１】実施形態の画像処理装置における全体構成を示す図。
【図１２】実施形態の画像処理装置における疑似階調二値化処理部の処理結果の画像データの一例を示す図。
【図１３】従来技術による二値化処理結果の画像データの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、実施形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の画像処理装置１００の全体構成を示すブロック図である。図１に示したように、画像処理装置１００は、画像入力部１０とＰＣなどのコンピュータ５０とが接続された構成である。
【００１５】
画像入力部１０は、例えばスキャナであり、入力された帳票などの表面を読み取って画像データを取得し、コンピュータ５０に送信する。なお、コンピュータ５０に入力される画像データは、画像入力部１０からに限らず、他のコンピュータに蓄積されている画像データを取得しても良い。
【００１６】
コンピュータ５０は、二値化処理部２０、記憶装置３０、及び表示部４０を備える。コンピュータ５０の機能は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのメモリ、ハードディスク装置などの補助記憶装置、キーボードなどの入力装置及びマウスなどの指示装置、モニタなどの表示装置、画像入力部１０とのインターフェースボードなどのハードウェア、オペレーティングシステム及び画像処理アプリケーションソフトウェアなどのプログラムが協動して実現される。
【００１７】
画像入力部１０からコンピュータ５０に画像データが入力されると、入力された画像データは原画像記憶部３１に記憶される。
【００１８】
原画像記憶部３１に記憶された画像データは、二値化処理部２０において二値化処理が行われる。二値化処理部２０の処理結果の画像データは、二値化画像記憶部３２に記憶される。なお、二値化処理部２０による二値化処理前の画像データを原画像データという。
【００１９】
二値化処理部２０は、閾値二値化処理部２１、背景純粋化処理部２２、及び疑似階調二値化処理部２３を備える。
【００２０】
閾値二値化処理部２１は、原画像記憶部３１に格納された原画像データの画素値の分布に基づいて、例えば判別分析法などによって閾値Ｔを算出し、その閾値Ｔに基づいて画素を２つのクラスに分離する閾値二値化処理を行う。なお、閾値二値化処理については後述する。
【００２１】
本実施形態の画像処理装置１００において、計算された閾値Ｔより輝度が高い画素をクラス１とする。また、設定された閾値Ｔ以下の輝度の画素による画像領域をクラス２とする。
【００２２】
本実施形態では、原画像データにおいてクラス１に分離された部分を「背景」とし、クラス２に分離された部分を「前景」とする。ここでは、前景は、写真や文字等画像における有用情報、背景はその他の無用情報と想定している。前景と背景とをどのクラスとするかは、あらかじめユーザや装置の設計者などによって設定されており、画像データ毎に設定を変更することも可能である。すなわち、計算された閾値Ｔより輝度が高い画素を前景とし、閾値Ｔ以下の輝度の画素を背景としてもよい。
【００２３】
背景純粋化処理部２２は、閾値二値化処理部２１の処理結果、前景と判定された画素は原画像データの画素のままとし、背景と判定された画素は特定の色に変換する背景純粋化処理を行う。背景純粋化処理については後ほど詳しく述べる。
【００２４】
背景純粋化処理部２２によって作成された画像データに対して、疑似階調二値化処理部２３が白黒の画素で階調を表現する疑似階調二値化処理を行う。疑似階調二値化処理については後ほど詳しく述べる。
【００２５】
疑似階調二値化処理部２３によって生成された二値化画像データは、二値化画像記憶部３２に記憶される。二値化画像記憶部３２に記憶された二値化画像データは表示部４０に出力される。表示部４０は例えば液晶ディスプレイである。すなわち、画像処理装置１００は、出力部として二値化画像記憶部３２と表示部４０を備える。
【００２６】
図２乃至図１３を参照して、本実施形態の画像処理装置１００における画像処理について説明する。
【００２７】
図２は、本実施形態の画像処理装置１００における画像処理の一例を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、画像処理装置１００の画像入力部１０が、コンピュータ５０に原画像データを入力する（ステップＳ１０）。コンピュータ５０は入力された画像データを原画像記憶部３１に記憶させる（ステップＳ２０）。図３に原画像記憶部３１が記憶する原画像データＧ０の一例を示す。図３に示すように、本実施形態では顔写真が添付された住民基本台帳カードが原画像記憶部３１に記憶される。
【００２９】
二値化処理部２０が、原画像記憶部３１から原画像データを取得し、二値化処理を行う（ステップＳ３０）。なお、二値化処理は画像データがコンピュータ５０に入力される毎に開始してもよいし、ユーザの指示によって開始してもよい。もしくは、一定の周期毎に、原画像記憶部３１に追加された画像データ二値化処理に行なってもよい。
【００３０】
二値化処理部２０は、二値化処理の結果生成した二値化画像データを二値化画像データ記憶部３２に記憶する（ステップＳ４０）。二値化画像データが二値化画像データ記憶部３２に記憶されると、コンピュータ５０は、二値化画像データ記憶部３２に格納された画像データを表示部４０に表示し（ステップＳ５０）、画像処理を終了する。
【００３１】
ここで、図４を参照して、本実施形態の二値化処理部２０による画像データに二値化処理について具体的に説明する。図４は本実施形態の二値化処理部２０による画像データの二値化処理の一例を示すフローチャートである。
【００３２】
まず、二値化処理部２０は、原画像データ記憶部３０から原画像データを取得する（ステップＳ３１)。図３に取得した原画像データＧ０を示す。
【００３３】
閾値二値化処理部２１は、原画像データＧ０の画素値の分布に基づいて、原画像データＧ０を前景と背景に分離する閾値Ｔを算出するための閾値算出処理を行う（ステップＳ３２）。閾値Ｔの算出は、例えば判別分析法によって行なう。
【００３４】
ここで、図５を参照して、ステップＳ３２において閾値二値化処理部２１によって行われる閾値算出処理の一例を具体的に説明する。なお、閾値二値化処理部２１によって算出される閾値Ｔは０から２５５の間の値である。
【００３５】
なお、閾値算出処理において閾値二値化処理部２１は、分離度σが最大となる場合の閾値Ｔを算出する。
【００３６】
分離度σは下記の式にて定義される。
【００３７】
σ＝クラス間分散σｘ／クラス内分散σｙ ・・・（１）
クラス内分散σｘ＝（Ｓ１Ｂ１＋Ｓ２Ｂ２）／（Ｓ１＋Ｓ２）・・・（２）
クラス間分散σy＝Ｓ１Ｓ２（Ａ１−Ａ２）２／（Ｓ１＋Ｓ２）２・・・（３）
Ｓ１はクラス１の画素の画素数、Ａ１はクラス１の輝度平均値、Ｂ１はクラス１の輝度分散である。同様に、Ｓ２はクラス２の画素の画素数、Ａ２はクラス２の輝度平均値、Ｂ２はクラス２の輝度分散である。
【００３８】
すなわち、Ｓ１Ｓ２（Ａ１−Ａ２）２が最大であれば、分散度σは最大となる。閾値二値化処理部２１は、このときの閾値Ｔを算出する。ここで、Ｒ＝Ｓ１Ｓ２（Ａ１−Ａ２）２とし、Ｒの最大値をＲｍａｘとする。
【００３９】
閾値二値化処理部２１は、閾値Ｔ、クラス１の画素数をＳ１、クラス１の輝度平均値Ａ１、クラス１の輝度分散Ｂ１、クラス２の画素数をＳ２、クラス２の輝度平均値Ａ２、クラス２の輝度分散Ｂ２、Ｒｍａｘをすべて０とする（ステップＳ３２０）。
【００４０】
また、ここでは整数「ｎ」を用いる。ｎは０以上２５５以下の整数である。まず、閾値二値化処理部２１はｎに１を代入する（ステップＳ３２１）。
【００４１】
閾値二値化処理部２１は、輝度がｎ未満の画素数をＳ１に、輝度がｎ未満の画素の平均輝度値をＡ１に、輝度がｎ以上の画素数をＳ２に、輝度がｎ以上の画素の平均輝度値をＡ２に、それぞれ代入する（ステップＳ３２２）。閾値二値化処理部２１は、このときのＲを算出する（ステップＳ３２３）。
【００４２】
算出したＲがＲｍａｘ以上である場合（ステップＳ３２４がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、ＲｍａｘにＲを代入し、閾値Ｔにｎを代入する（ステップＳ３２５）。すなわち、Ｒｍａｘと閾値Ｔを更新する。その後、ｎが２５５より大きい数値かどうかを判定する（ステップＳ３２６）。算出したＲがＲｍａｘ未満である場合（ステップＳ３２４がＹｅｓ）、閾値二値化処理部２１は、Ｒｍａｘと閾値Ｔを更新せずにｎが２５５より大きい数値化どうかを判定する（ステップＳ３２６）。
【００４３】
閾値Ｔが２５５以下数値である場合（ステップＳ３２６がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、ｎにｎ＋１を代入する（ステップＳ３２７）。その後、閾値二値化処理部２１は、ステップＳ３２２に戻り処理を繰り返す。
【００４４】
閾値Ｔが２５５より大きい数値である場合（ステップＳ３２６がＹｅｓ）、すなわち、すべての画素について閾値算出処理を行った場合、閾値二値化処理部２１は閾値算出処理を終了する。
【００４５】
ここで、図４の説明に戻る。閾値二値化処理部２１は、算出した閾値Ｔと各画素の画素値を比較し、原画像データに含まれる画素のうち画素値が閾値Ｔ以上の画素を白色に変換し、閾値Ｔ未満の画素を黒色に変換した参照画像データを作成する（ステップＳ３３）。すなわち、閾値二値化処理部２１は、算出した閾値Ｔと各画素の画素値を比較して、画素値が閾値Ｔ以上の画素を背景と判定し、画素値が閾値Ｔ未満の画素を前景と判定する。閾値二値化処理部２１は、背景と判定した画素を白色に、前景と判定した画素を黒色に変換した参照画像データを作成する。
【００４６】
図６を参照して、図４のステップＳ３３における閾値二値化処理部２１による参照画像作成処理について説明する。
【００４７】
なお、処理対象の原画像データＧ０に含まれる各画素の輝度をＧ０（ａ，ｂ）と示す（０≦Ｇ０（ａ，ｂ）≦２５５）。ａは画素の行数を示し、ｂは画素の列数を示す。図７に原画像データＧ０の画素を示す概念図を示す。
【００４８】
閾値二値化処理部２１は、ａに１を代入する（ステップＳ３３１）。ａが画像データＧ０の画素行数以下の場合（ステップＳ３３２がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、ｂに１を代入する。
【００４９】
ｂが画像データＧ０の画素列数以下の場合（ステップＳ３３４がＹｅｓ）、閾値二値化処理部２１は、対象の画素の輝度Ｇ０（ａ，ｂ）が算出した閾値Ｔ以上かどうかを判定する（ステップＳ３３６）。Ｇ０（ａ，ｂ）が閾値Ｔ未満である場合（ステップＳ３３６がＹｅｓ）、閾値二値化処理部２１は、この画素は前景であると判定し、「黒色」に変換する（ステップＳ３３７）。すなわち、閾値二値化処理後の画像データをＧ１とすると、「Ｇ１（ａ，ｂ）＝０（黒色）」とする。
【００５０】
Ｇ０（ａ，ｂ）が閾値Ｔ以上である場合（ステップＳ３３６がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、この画素は背景であると判定し、「白色」に変換する（ステップＳ３３８）。すなわち、閾値二値化処理後の画像データをＧ１とすると、「Ｇ１（ａ，ｂ）＝２５５（白色）」とする。
【００５１】
閾値二値化処理部２１は、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ３３９）、ステップＳ３３４から処理を繰り返す。
【００５２】
ｂが画像データＧ０の画素列数より大きい場合（ステップＳ３３４がＮｏ）、閾値二値化処理部２１はａにａ＋１を代入する（ステップＳ３３５）。その後、ステップＳ３３２に戻り処理を繰り返す。
【００５３】
ａが画像データＧ０の画素行数より大きい場合（ステップＳ３３２がＹｅｓ）、閾値二値化処理は終了する。
【００５４】
上述の閾値二値化処理により、閾値二値化処理部２１は、原画像データに含まれる画素を前景と背景に分離する。閾値二値化処理部２１は、背景に分離された画素を白色に変換して参照画像データを作成する。図８に、図３に示した原画像データＧ０を用いて作成された参照画像データＧ１を示す。なお、参照画像データＧ１に含まれる各画素の輝度をＧ１（ａ，ｂ）と示す（０≦Ｇ１（ａ，ｂ）≦２５５）。
【００５５】
図４のステップＳ３４に戻る。背景純粋化処理部２２は、原画像データＧ０と、閾値二値化処理部２１の処理結果作成された参照画像データＧ１とを参照して原画像データＧ０の背景を特定の色とする背景純粋化処理を行う（ステップＳ３４）。ここでは、特定の色を白とする。
【００５６】
図９及び図１０を参照して、背景純粋化処理部２２による背景純粋化処理について説明する。図９は背景純粋化処理の一例を示すフローチャートである。なお、背景純粋化処理結果の画像データを純粋化画像データＧ２とする。
【００５７】
背景純粋化処理部２２は、ａに１を代入する（ステップＳ３４１）。ａが画像データＧ０の画素行数以下の場合（ステップＳ３４２がＮｏ）、背景純粋化処理部２２は、ｂに１を代入する。
【００５８】
ｂが画像データＧ０の画素列数以下の場合（ステップＳ３４４がＹｅｓ）、背景純粋化処理部２２は、画像データＧ１の画素が白色かどうかを判定する（ステップＳ３４６）。すなわち、Ｇ１（ａ，ｂ）が背景かどうかを判定する。
【００５９】
Ｇ１（ａ，ｂ）が白色である場合（ステップＳ３４６がＹｅｓ）、背景純粋化処理部２２は、Ｇ２（ａ，ｂ）にＧ１（ａ，ｂ）を代入する（ステップＳ３４７）。すなわち、Ｇ２（ａ，ｂ）を白色とする。
【００６０】
Ｇ０（ａ，ｂ）が白色でない場合（ステップＳ３４６がＮｏ）、背景純粋化処理部２２は、この画素を原画像データＧ０の対応する画素と置換する（ステップＳ３４８）。すなわち、Ｇ１（ａ，ｂ）にＧ０（ａ，ｂ）を代入する。
【００６１】
背景純粋化処理部２２は、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ３４９）、ステップＳ３４４から処理を繰り返す。
【００６２】
ｂが画像データＧ０の画素列数より大きい場合（ステップＳ３４４がＮｏ）、背景純粋化処理部２２はａにａ＋１を代入する（ステップＳ３４５）。その後、ステップＳ３４２に戻り処理を繰り返す。
【００６３】
ａが画像データＧ０の画素行数より大きい場合（ステップＳ３４２がＹｅｓ）、背景純粋化処理は終了する。
【００６４】
上述の背景純粋化処理によって、背景純粋化処理部２２は、前景部分は原画像データであり、背景部分は特定の色である純粋化画像データＧ２が作成される。
【００６５】
なお、参照画像データＧ１を作成せずに、純粋化画像データＧ２を作成することも可能である。この場合、背景純粋化処理部２２は、算出された閾値Ｔと原画像データＧ０の各画素Ｇ０（ａ，ｂ）を比較する。閾値ＴがＧ０（ａ，ｂ）以上であれば、背景純粋化処理部２２は、この画素を白色に変換する。すなわち、背景純粋化処理部２２は、純粋化画像データＧ２におけるＧ２（ａ，ｂ）＝２５５とする。
【００６６】
閾値ＴがＧ０（ａ，ｂ）未満であれば、背景純粋化処理部２２は、この画素を変換せず、原画像データのままとする。すなわち、背景純粋化処理部２２は、純粋化画像データＧ２におけるＧ２（ａ，ｂ）＝Ｇ０（ａ，ｂ）とする。
【００６７】
図１０に背景純粋化処理の概念図を示す。図１０に示すように、背景純粋化処理部２２によって作成される純粋化画像データＧ２は、参照画像データＧ１における背景の画素（斜線部分）はそのまま反映され、参照画像データＧ１における前景の画素は、対応する原画像データの画素が反映される。
【００６８】
図４の説明に戻る。疑似階調二値化処理部２３は、背景純粋化処理部２２の処理結果の純粋化画像データＧ２を白黒の階調で表現する疑似階調二値化処理を行なう（ステップＳ３５）。疑似階調二値化処理は例えば疑似階調法によって行なわれる。疑似階調法には、ディザ法、誤差拡散法、濃度パターン法などの方法があり、本実施形態では誤差拡散法を用いる。
【００６９】
ここで、誤差拡散法は、階調を表現する疑似階調法の一種であり、明るさに応じて動的に黒画素の比率を変えて変換する方法である。すなわち、誤差拡散法は、前の画素で発生した誤差を次の画素に加算するものである。
【００７０】
図１１及び図１２を参照して、疑似階調二値化処理部２３の処理について説明する。
【００７１】
図１１は、疑似階調二値化処理部２３の動作の一例を示すフローチャートである。また、疑似階調二値化処理部２３によって作成される画像データをＧ３とし、画像データＧ３に含まれる各画素の輝度をＧ３（ａ，ｂ）と示す。また、画素を閾値Ｔに基づいて二値化した際の二値化後の画素値と二値化前の画素値の差を誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）と示す。
【００７２】
まず、疑似階調二値化処理部２３は、ａに１を代入する（ステップＳ３５１）。ａが画像データＧ２の画素行数以下の場合（ステップＳ３５２がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３は、ｂに１を代入する。
【００７３】
ｂが画像データＧ２の画素列数以下の場合（ステップＳ３５４がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理部２３は、画像データＧ２の画素の輝度が、閾値２値化処理部２１が算出した閾値Ｔ未満かどうかを判定する（ステップＳ３５６）。すなわち、Ｇ２（ａ，ｂ）＜Ｔかどうかを判定する。
【００７４】
Ｇ２（ａ，ｂ）＜Ｔである場合（ステップＳ３５６がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理部２３は、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）にＧ２（ａ，ｂ）を代入するとともにＧ３（ａ，ｂ）に０を代入する（ステップＳ３５７）。
【００７５】
Ｇ２（ａ，ｂ）≧Ｔである場合（ステップＳ３５６がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３は、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）にＧ２（ａ，ｂ）−２５５を代入するとともにＧ３（ａ，ｂ）に２５５を代入する（ステップＳ３５８）。
【００７６】
すなわち、背景純粋化処理部２２による処理結果の画像データＧ２において、白色の画素においては、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）は０となる。背景純粋化処理部２２による処理結果の画像データＧ２において、白色以外の画素においては、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）はこの画素の輝度となる。
【００７７】
ここで、ａ＋１がＧ２の画素行数以上、もしくはｂ＋１がＧ２の画素列数以上である場合（ステップＳ３５９がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３は、Ｇ２（ａ＋１，ｂ）にＧ２（ａ＋１，ｂ）＋Ｅｒ（ａ，ｂ）×３／８を代入し、Ｇ２（ａ＋１，ｂ＋１）にＧ２（ａ＋１，ｂ＋１）＋Ｅｒ（ａ，ｂ）×１／４を代入し、Ｇ２（ａ，ｂ＋１）にＧ２（ａ，ｂ＋１）＋Ｅｒ（ａ，ｂ）×３／８を代入する（ステップＳ３６０）。
【００７８】
ステップＳ３６０に続いて、もしくは、ａ＋１がＧ２の画素行数未満、かつｂ＋１がＧ２の画素列数未満である場合（ステップＳ３５９がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理部２３はｂにｂ＋１を代入し、Ｓ３５４から処理を繰り返す。
【００７９】
ｂが画像データＧ２の画素列数より大きい場合（ステップＳ３５４がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３はａにａ＋１を代入する（ステップＳ３５５）。その後、ステップＳ３５２に戻り処理を繰り返す。
【００８０】
ａが画像データＧ２の画素行数より大きい場合（ステップＳ３５２がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理は終了する。
【００８１】
これにより、閾値二値化処理部２２によって、クラス２に分離された前景の画素のみに疑似階調二値化処理を行うことが可能となる。
【００８２】
図４のステップＳ３６に戻る。二値化処理部２０は疑似階調二値化処理部２３によって作成された画像データＧ３を二値化画像記憶部３２に記憶する（ステップＳ３６）。これにより、二値化処理部２０による処理は終了する。図１２に画像データＧ３の一例を示す。
【００８３】
上述のように、本実施形態の画像処理装置１００は、閾値二値化処理によって閾値Ｔ未満であると判定された画素を特定の１色に変換する。閾値二値化処理によって背景を特定の１色とされた画像データに疑似階調二値化処理を行うことによって、写真などの有用部分が識別可能であり、かつデータ量の少ない画像データを生成することができる。すなわち、画像処理装置１００は高画質かつ低データ量である二値化画像を生成できる。
【００８４】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態はあくまでも例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８５】
１０…画像入力部、２０…二値化処理部、３０…記憶装置、４０…表示部、５０…コンピュータ、１００…画像処理装置
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばスキャナなどで入力された画像データを二値化する技術がある。二値化は、例えば固定閾値法や動的閾値法などの閾値法や、ディザ法、誤差拡散法、濃度パターン法などの疑似階調法によって行われる。
【０００３】
しかしながら、上述の二値化処理においては、処理結果の画像データの画質とデータ量を両立できない、すなわち、画質を良くするとデータ量が多くなり、逆にデータ量を減らすと画質が悪く目視できないというような問題がある。
【０００４】
具体的には、閾値法により二値化を行った画像データは、データ量は少なくなるが、かすれなどの発生により画質が悪く目視できない状態の画像データとなることが多い。
【０００５】
疑似階調法により二値化を行った画像データは、かすれなどのノイズが少なく、高画質であるが、背景等細かく表現する必要のない部分も階調を表現するため、生成した画像のデータサイズが膨大になる。
【０００６】
図１３に従来技術における閾値法による二値化画像データと疑似階調法による二値化画像データの一例を示す。図１３は写真が添付された住民基本台帳カードの二値化処理を示している。
【０００７】
図１３の（ａ）が二値化処理前の原画像データであり、図１３（ｂ）が閾値法による二値化画像データであり、（ｃ）が疑似階調法による二値化画像データである。図１３に示すように、画像データのサイズは（ｂ）の閾値二値化処理結果の画像データのほうが（ｃ）の画像データよりも小さい。しかしながら（ｂ）の画像データは顔の識別ができない。
【０００８】
（ｃ）の画像データは顔の識別は可能であるが、背景の模様も階調表現されており、画像データのサイズが（ｂ）と比べ大きい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−２４５１４８号公報
【特許文献２】特開２０００−７８４０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
本発明が解決しようとする課題は、高画質かつデータ量の少ない画像を生成することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
実施形態の画像処理装置は、画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した閾値に基づいて各画素を２クラスに分離する分離部と、分離部によって分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態の画像処理装置における全体構成を示す図。
【図２】実施形態の画像処理装置における動作を示すフローチャート。
【図３】実施形態の画像処理装置に入力される原画像データの一例を示す図。
【図４】実施形態の画像処理装置における二値化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図５】実施形態の画像処理装置における閾値二値化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図６】実施形態の画像処理装置における閾値二値化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図７】実施形態の画像処理装置における画像データの画素を示す図の一例。
【図８】実施形態の画像処理装置における閾値二値化処理部の処理結果の画像データの一例を示す図。
【図９】実施形態の画像処理装置における背景純粋化処理部の動作の一例を示すフローチャート。
【図１０】実施形態の画像処理装置における背景純粋化処理の概念を示す図の一例。
【図１１】実施形態の画像処理装置における全体構成を示す図。
【図１２】実施形態の画像処理装置における疑似階調二値化処理部の処理結果の画像データの一例を示す図。
【図１３】従来技術による二値化処理結果の画像データの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、実施形態の画像処理装置について図面を参照して説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、本実施形態の画像処理装置１００の全体構成を示すブロック図である。図１に示したように、画像処理装置１００は、画像入力部１０とＰＣなどのコンピュータ５０とが接続された構成である。
【００１５】
画像入力部１０は、例えばスキャナであり、入力された帳票などの表面を読み取って画像データを取得し、コンピュータ５０に送信する。なお、コンピュータ５０に入力される画像データは、画像入力部１０からに限らず、他のコンピュータに蓄積されている画像データを取得しても良い。
【００１６】
コンピュータ５０は、二値化処理部２０、記憶装置３０、及び表示部４０を備える。コンピュータ５０の機能は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどのメモリ、ハードディスク装置などの補助記憶装置、キーボードなどの入力装置及びマウスなどの指示装置、モニタなどの表示装置、画像入力部１０とのインターフェースボードなどのハードウェア、オペレーティングシステム及び画像処理アプリケーションソフトウェアなどのプログラムが協動して実現される。
【００１７】
画像入力部１０からコンピュータ５０に画像データが入力されると、入力された画像データは原画像記憶部３１に記憶される。
【００１８】
原画像記憶部３１に記憶された画像データは、二値化処理部２０において二値化処理が行われる。二値化処理部２０の処理結果の画像データは、二値化画像記憶部３２に記憶される。なお、二値化処理部２０による二値化処理前の画像データを原画像データという。
【００１９】
二値化処理部２０は、閾値二値化処理部２１、背景純粋化処理部２２、及び疑似階調二値化処理部２３を備える。
【００２０】
閾値二値化処理部２１は、原画像記憶部３１に格納された原画像データの画素値の分布に基づいて、例えば判別分析法などによって閾値Ｔを算出し、その閾値Ｔに基づいて画素を２つのクラスに分離する閾値二値化処理を行う。なお、閾値二値化処理については後述する。
【００２１】
本実施形態の画像処理装置１００において、計算された閾値Ｔより輝度が高い画素をクラス１とする。また、設定された閾値Ｔ以下の輝度の画素による画像領域をクラス２とする。
【００２２】
本実施形態では、原画像データにおいてクラス１に分離された部分を「背景」とし、クラス２に分離された部分を「前景」とする。ここでは、前景は、写真や文字等画像における有用情報、背景はその他の無用情報と想定している。前景と背景とをどのクラスとするかは、あらかじめユーザや装置の設計者などによって設定されており、画像データ毎に設定を変更することも可能である。すなわち、計算された閾値Ｔより輝度が高い画素を前景とし、閾値Ｔ以下の輝度の画素を背景としてもよい。
【００２３】
背景純粋化処理部２２は、閾値二値化処理部２１の処理結果、前景と判定された画素は原画像データの画素のままとし、背景と判定された画素は特定の色に変換する背景純粋化処理を行う。背景純粋化処理については後ほど詳しく述べる。
【００２４】
背景純粋化処理部２２によって作成された画像データに対して、疑似階調二値化処理部２３が白黒の画素で階調を表現する疑似階調二値化処理を行う。疑似階調二値化処理については後ほど詳しく述べる。
【００２５】
疑似階調二値化処理部２３によって生成された二値化画像データは、二値化画像記憶部３２に記憶される。二値化画像記憶部３２に記憶された二値化画像データは表示部４０に出力される。表示部４０は例えば液晶ディスプレイである。すなわち、画像処理装置１００は、出力部として二値化画像記憶部３２と表示部４０を備える。
【００２６】
図２乃至図１３を参照して、本実施形態の画像処理装置１００における画像処理について説明する。
【００２７】
図２は、本実施形態の画像処理装置１００における画像処理の一例を示すフローチャートである。
【００２８】
まず、画像処理装置１００の画像入力部１０が、コンピュータ５０に原画像データを入力する（ステップＳ１０）。コンピュータ５０は入力された画像データを原画像記憶部３１に記憶させる（ステップＳ２０）。図３に原画像記憶部３１が記憶する原画像データＧ０の一例を示す。図３に示すように、本実施形態では顔写真が添付された住民基本台帳カードが原画像記憶部３１に記憶される。
【００２９】
二値化処理部２０が、原画像記憶部３１から原画像データを取得し、二値化処理を行う（ステップＳ３０）。なお、二値化処理は画像データがコンピュータ５０に入力される毎に開始してもよいし、ユーザの指示によって開始してもよい。もしくは、一定の周期毎に、原画像記憶部３１に追加された画像データ二値化処理に行なってもよい。
【００３０】
二値化処理部２０は、二値化処理の結果生成した二値化画像データを二値化画像データ記憶部３２に記憶する（ステップＳ４０）。二値化画像データが二値化画像データ記憶部３２に記憶されると、コンピュータ５０は、二値化画像データ記憶部３２に格納された画像データを表示部４０に表示し（ステップＳ５０）、画像処理を終了する。
【００３１】
ここで、図４を参照して、本実施形態の二値化処理部２０による画像データに二値化処理について具体的に説明する。図４は本実施形態の二値化処理部２０による画像データの二値化処理の一例を示すフローチャートである。
【００３２】
まず、二値化処理部２０は、原画像データ記憶部３０から原画像データを取得する（ステップＳ３１)。図３に取得した原画像データＧ０を示す。
【００３３】
閾値二値化処理部２１は、原画像データＧ０の画素値の分布に基づいて、原画像データＧ０を前景と背景に分離する閾値Ｔを算出するための閾値算出処理を行う（ステップＳ３２）。閾値Ｔの算出は、例えば判別分析法によって行なう。
【００３４】
ここで、図５を参照して、ステップＳ３２において閾値二値化処理部２１によって行われる閾値算出処理の一例を具体的に説明する。なお、閾値二値化処理部２１によって算出される閾値Ｔは０から２５５の間の値である。
【００３５】
なお、閾値算出処理において閾値二値化処理部２１は、分離度σが最大となる場合の閾値Ｔを算出する。
【００３６】
分離度σは下記の式にて定義される。
【００３７】
σ＝クラス間分散σｘ／クラス内分散σｙ ・・・（１）
クラス内分散σｘ＝（Ｓ１Ｂ１＋Ｓ２Ｂ２）／（Ｓ１＋Ｓ２）・・・（２）
クラス間分散σy＝Ｓ１Ｓ２（Ａ１−Ａ２）２／（Ｓ１＋Ｓ２）２・・・（３）
Ｓ１はクラス１の画素の画素数、Ａ１はクラス１の輝度平均値、Ｂ１はクラス１の輝度分散である。同様に、Ｓ２はクラス２の画素の画素数、Ａ２はクラス２の輝度平均値、Ｂ２はクラス２の輝度分散である。
【００３８】
すなわち、Ｓ１Ｓ２（Ａ１−Ａ２）２が最大であれば、分散度σは最大となる。閾値二値化処理部２１は、このときの閾値Ｔを算出する。ここで、Ｒ＝Ｓ１Ｓ２（Ａ１−Ａ２）２とし、Ｒの最大値をＲｍａｘとする。
【００３９】
閾値二値化処理部２１は、閾値Ｔ、クラス１の画素数をＳ１、クラス１の輝度平均値Ａ１、クラス１の輝度分散Ｂ１、クラス２の画素数をＳ２、クラス２の輝度平均値Ａ２、クラス２の輝度分散Ｂ２、Ｒｍａｘをすべて０とする（ステップＳ３２０）。
【００４０】
また、ここでは整数「ｎ」を用いる。ｎは０以上２５５以下の整数である。まず、閾値二値化処理部２１はｎに１を代入する（ステップＳ３２１）。
【００４１】
閾値二値化処理部２１は、輝度がｎ未満の画素数をＳ１に、輝度がｎ未満の画素の平均輝度値をＡ１に、輝度がｎ以上の画素数をＳ２に、輝度がｎ以上の画素の平均輝度値をＡ２に、それぞれ代入する（ステップＳ３２２）。閾値二値化処理部２１は、このときのＲを算出する（ステップＳ３２３）。
【００４２】
算出したＲがＲｍａｘ以上である場合（ステップＳ３２４がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、ＲｍａｘにＲを代入し、閾値Ｔにｎを代入する（ステップＳ３２５）。すなわち、Ｒｍａｘと閾値Ｔを更新する。その後、ｎが２５５より大きい数値かどうかを判定する（ステップＳ３２６）。算出したＲがＲｍａｘ未満である場合（ステップＳ３２４がＹｅｓ）、閾値二値化処理部２１は、Ｒｍａｘと閾値Ｔを更新せずにｎが２５５より大きい数値化どうかを判定する（ステップＳ３２６）。
【００４３】
閾値Ｔが２５５以下数値である場合（ステップＳ３２６がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、ｎにｎ＋１を代入する（ステップＳ３２７）。その後、閾値二値化処理部２１は、ステップＳ３２２に戻り処理を繰り返す。
【００４４】
閾値Ｔが２５５より大きい数値である場合（ステップＳ３２６がＹｅｓ）、すなわち、すべての画素について閾値算出処理を行った場合、閾値二値化処理部２１は閾値算出処理を終了する。
【００４５】
ここで、図４の説明に戻る。閾値二値化処理部２１は、算出した閾値Ｔと各画素の画素値を比較し、原画像データに含まれる画素のうち画素値が閾値Ｔ以上の画素を白色に変換し、閾値Ｔ未満の画素を黒色に変換した参照画像データを作成する（ステップＳ３３）。すなわち、閾値二値化処理部２１は、算出した閾値Ｔと各画素の画素値を比較して、画素値が閾値Ｔ以上の画素を背景と判定し、画素値が閾値Ｔ未満の画素を前景と判定する。閾値二値化処理部２１は、背景と判定した画素を白色に、前景と判定した画素を黒色に変換した参照画像データを作成する。
【００４６】
図６を参照して、図４のステップＳ３３における閾値二値化処理部２１による参照画像作成処理について説明する。
【００４７】
なお、処理対象の原画像データＧ０に含まれる各画素の輝度をＧ０（ａ，ｂ）と示す（０≦Ｇ０（ａ，ｂ）≦２５５）。ａは画素の行数を示し、ｂは画素の列数を示す。図７に原画像データＧ０の画素を示す概念図を示す。
【００４８】
閾値二値化処理部２１は、ａに１を代入する（ステップＳ３３１）。ａが画像データＧ０の画素行数以下の場合（ステップＳ３３２がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、ｂに１を代入する。
【００４９】
ｂが画像データＧ０の画素列数以下の場合（ステップＳ３３４がＹｅｓ）、閾値二値化処理部２１は、対象の画素の輝度Ｇ０（ａ，ｂ）が算出した閾値Ｔ以上かどうかを判定する（ステップＳ３３６）。Ｇ０（ａ，ｂ）が閾値Ｔ未満である場合（ステップＳ３３６がＹｅｓ）、閾値二値化処理部２１は、この画素は前景であると判定し、「黒色」に変換する（ステップＳ３３７）。すなわち、閾値二値化処理後の画像データをＧ１とすると、「Ｇ１（ａ，ｂ）＝０（黒色）」とする。
【００５０】
Ｇ０（ａ，ｂ）が閾値Ｔ以上である場合（ステップＳ３３６がＮｏ）、閾値二値化処理部２１は、この画素は背景であると判定し、「白色」に変換する（ステップＳ３３８）。すなわち、閾値二値化処理後の画像データをＧ１とすると、「Ｇ１（ａ，ｂ）＝２５５（白色）」とする。
【００５１】
閾値二値化処理部２１は、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ３３９）、ステップＳ３３４から処理を繰り返す。
【００５２】
ｂが画像データＧ０の画素列数より大きい場合（ステップＳ３３４がＮｏ）、閾値二値化処理部２１はａにａ＋１を代入する（ステップＳ３３５）。その後、ステップＳ３３２に戻り処理を繰り返す。
【００５３】
ａが画像データＧ０の画素行数より大きい場合（ステップＳ３３２がＹｅｓ）、閾値二値化処理は終了する。
【００５４】
上述の閾値二値化処理により、閾値二値化処理部２１は、原画像データに含まれる画素を前景と背景に分離する。閾値二値化処理部２１は、背景に分離された画素を白色に変換して参照画像データを作成する。図８に、図３に示した原画像データＧ０を用いて作成された参照画像データＧ１を示す。なお、参照画像データＧ１に含まれる各画素の輝度をＧ１（ａ，ｂ）と示す（０≦Ｇ１（ａ，ｂ）≦２５５）。
【００５５】
図４のステップＳ３４に戻る。背景純粋化処理部２２は、原画像データＧ０と、閾値二値化処理部２１の処理結果作成された参照画像データＧ１とを参照して原画像データＧ０の背景を特定の色とする背景純粋化処理を行う（ステップＳ３４）。ここでは、特定の色を白とする。
【００５６】
図９及び図１０を参照して、背景純粋化処理部２２による背景純粋化処理について説明する。図９は背景純粋化処理の一例を示すフローチャートである。なお、背景純粋化処理結果の画像データを純粋化画像データＧ２とする。
【００５７】
背景純粋化処理部２２は、ａに１を代入する（ステップＳ３４１）。ａが画像データＧ０の画素行数以下の場合（ステップＳ３４２がＮｏ）、背景純粋化処理部２２は、ｂに１を代入する。
【００５８】
ｂが画像データＧ０の画素列数以下の場合（ステップＳ３４４がＹｅｓ）、背景純粋化処理部２２は、画像データＧ１の画素が白色かどうかを判定する（ステップＳ３４６）。すなわち、Ｇ１（ａ，ｂ）が背景かどうかを判定する。
【００５９】
Ｇ１（ａ，ｂ）が白色である場合（ステップＳ３４６がＹｅｓ）、背景純粋化処理部２２は、Ｇ２（ａ，ｂ）にＧ１（ａ，ｂ）を代入する（ステップＳ３４７）。すなわち、Ｇ２（ａ，ｂ）を白色とする。
【００６０】
Ｇ０（ａ，ｂ）が白色でない場合（ステップＳ３４６がＮｏ）、背景純粋化処理部２２は、この画素を原画像データＧ０の対応する画素と置換する（ステップＳ３４８）。すなわち、Ｇ１（ａ，ｂ）にＧ０（ａ，ｂ）を代入する。
【００６１】
背景純粋化処理部２２は、ｂにｂ＋１を代入し（ステップＳ３４９）、ステップＳ３４４から処理を繰り返す。
【００６２】
ｂが画像データＧ０の画素列数より大きい場合（ステップＳ３４４がＮｏ）、背景純粋化処理部２２はａにａ＋１を代入する（ステップＳ３４５）。その後、ステップＳ３４２に戻り処理を繰り返す。
【００６３】
ａが画像データＧ０の画素行数より大きい場合（ステップＳ３４２がＹｅｓ）、背景純粋化処理は終了する。
【００６４】
上述の背景純粋化処理によって、背景純粋化処理部２２は、前景部分は原画像データであり、背景部分は特定の色である純粋化画像データＧ２が作成される。
【００６５】
なお、参照画像データＧ１を作成せずに、純粋化画像データＧ２を作成することも可能である。この場合、背景純粋化処理部２２は、算出された閾値Ｔと原画像データＧ０の各画素Ｇ０（ａ，ｂ）を比較する。閾値ＴがＧ０（ａ，ｂ）以上であれば、背景純粋化処理部２２は、この画素を白色に変換する。すなわち、背景純粋化処理部２２は、純粋化画像データＧ２におけるＧ２（ａ，ｂ）＝２５５とする。
【００６６】
閾値ＴがＧ０（ａ，ｂ）未満であれば、背景純粋化処理部２２は、この画素を変換せず、原画像データのままとする。すなわち、背景純粋化処理部２２は、純粋化画像データＧ２におけるＧ２（ａ，ｂ）＝Ｇ０（ａ，ｂ）とする。
【００６７】
図１０に背景純粋化処理の概念図を示す。図１０に示すように、背景純粋化処理部２２によって作成される純粋化画像データＧ２は、参照画像データＧ１における背景の画素（斜線部分）はそのまま反映され、参照画像データＧ１における前景の画素は、対応する原画像データの画素が反映される。
【００６８】
図４の説明に戻る。疑似階調二値化処理部２３は、背景純粋化処理部２２の処理結果の純粋化画像データＧ２を白黒の階調で表現する疑似階調二値化処理を行なう（ステップＳ３５）。疑似階調二値化処理は例えば疑似階調法によって行なわれる。疑似階調法には、ディザ法、誤差拡散法、濃度パターン法などの方法があり、本実施形態では誤差拡散法を用いる。
【００６９】
ここで、誤差拡散法は、階調を表現する疑似階調法の一種であり、明るさに応じて動的に黒画素の比率を変えて変換する方法である。すなわち、誤差拡散法は、前の画素で発生した誤差を次の画素に加算するものである。
【００７０】
図１１及び図１２を参照して、疑似階調二値化処理部２３の処理について説明する。
【００７１】
図１１は、疑似階調二値化処理部２３の動作の一例を示すフローチャートである。また、疑似階調二値化処理部２３によって作成される画像データをＧ３とし、画像データＧ３に含まれる各画素の輝度をＧ３（ａ，ｂ）と示す。また、画素を閾値Ｔに基づいて二値化した際の二値化後の画素値と二値化前の画素値の差を誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）と示す。
【００７２】
まず、疑似階調二値化処理部２３は、ａに１を代入する（ステップＳ３５１）。ａが画像データＧ２の画素行数以下の場合（ステップＳ３５２がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３は、ｂに１を代入する。
【００７３】
ｂが画像データＧ２の画素列数以下の場合（ステップＳ３５４がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理部２３は、画像データＧ２の画素の輝度が、閾値２値化処理部２１が算出した閾値Ｔ未満かどうかを判定する（ステップＳ３５６）。すなわち、Ｇ２（ａ，ｂ）＜Ｔかどうかを判定する。
【００７４】
Ｇ２（ａ，ｂ）＜Ｔである場合（ステップＳ３５６がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理部２３は、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）にＧ２（ａ，ｂ）を代入するとともにＧ３（ａ，ｂ）に０を代入する（ステップＳ３５７）。
【００７５】
Ｇ２（ａ，ｂ）≧Ｔである場合（ステップＳ３５６がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３は、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）にＧ２（ａ，ｂ）−２５５を代入するとともにＧ３（ａ，ｂ）に２５５を代入する（ステップＳ３５８）。
【００７６】
すなわち、背景純粋化処理部２２による処理結果の画像データＧ２において、白色の画素においては、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）は０となる。背景純粋化処理部２２による処理結果の画像データＧ２において、白色以外の画素においては、誤差Ｅｒ（ａ，ｂ）はこの画素の輝度となる。
【００７７】
ここで、ａ＋１がＧ２の画素行数以上、もしくはｂ＋１がＧ２の画素列数以上である場合（ステップＳ３５９がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３は、Ｇ２（ａ＋１，ｂ）にＧ２（ａ＋１，ｂ）＋Ｅｒ（ａ，ｂ）×３／８を代入し、Ｇ２（ａ＋１，ｂ＋１）にＧ２（ａ＋１，ｂ＋１）＋Ｅｒ（ａ，ｂ）×１／４を代入し、Ｇ２（ａ，ｂ＋１）にＧ２（ａ，ｂ＋１）＋Ｅｒ（ａ，ｂ）×３／８を代入する（ステップＳ３６０）。
【００７８】
ステップＳ３６０に続いて、もしくは、ａ＋１がＧ２の画素行数未満、かつｂ＋１がＧ２の画素列数未満である場合（ステップＳ３５９がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理部２３はｂにｂ＋１を代入し、Ｓ３５４から処理を繰り返す。
【００７９】
ｂが画像データＧ２の画素列数より大きい場合（ステップＳ３５４がＮｏ）、疑似階調二値化処理部２３はａにａ＋１を代入する（ステップＳ３５５）。その後、ステップＳ３５２に戻り処理を繰り返す。
【００８０】
ａが画像データＧ２の画素行数より大きい場合（ステップＳ３５２がＹｅｓ）、疑似階調二値化処理は終了する。
【００８１】
これにより、閾値二値化処理部２２によって、クラス２に分離された前景の画素のみに疑似階調二値化処理を行うことが可能となる。
【００８２】
図４のステップＳ３６に戻る。二値化処理部２０は疑似階調二値化処理部２３によって作成された画像データＧ３を二値化画像記憶部３２に記憶する（ステップＳ３６）。これにより、二値化処理部２０による処理は終了する。図１２に画像データＧ３の一例を示す。
【００８３】
上述のように、本実施形態の画像処理装置１００は、閾値二値化処理によって閾値Ｔ未満であると判定された画素を特定の１色に変換する。閾値二値化処理によって背景を特定の１色とされた画像データに疑似階調二値化処理を行うことによって、写真などの有用部分が識別可能であり、かつデータ量の少ない画像データを生成することができる。すなわち、画像処理装置１００は高画質かつ低データ量である二値化画像を生成できる。
【００８４】
以上、本発明の実施形態を説明したが、この実施形態はあくまでも例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００８５】
１０…画像入力部、２０…二値化処理部、３０…記憶装置、４０…表示部、５０…コンピュータ、１００…画像処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した閾値に基づいて各画素を２クラスに分離する分離部と、
前記分離部によって分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
画像データを入力する入力部と、
入力された前記画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した前記閾値に基づいて前記画像データを二値化した参照画像データを作成する閾値２値化処理部と
前記参照画像データに含まれる画素のうち一方の画素値を持つ画素を前記原画像データの対応する画素と置換した純粋化画像データを作成する純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項３】
画像データを入力する入力部と、
入力された前記画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出する算出部と
前記画像データに含まれる画素のうち、画素値が算出された前記閾値以上の画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項４】
画像データを入力する入力部と、
入力された前記画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出する算出部と
画素値が、算出された前記閾値以下の画素を特定の色にする純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項５】
前記特定の色は白もしくは黒である請求項３乃至請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記疑似階調二値化処理部による処理結果の画像データを出力する出力部を備える請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置
【請求項７】
画像データを記憶する記憶部を備える画像処理装置の画像処理方法であって、
画像データを入力するステップと、
入力された前記画像データを記憶するステップと、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した前記閾値に基づいて各画素を２クラスに分離するステップと、
前記画像データの分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成するステップと、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化するステップと、
を備える画像処理方法。
【請求項１】
画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した閾値に基づいて各画素を２クラスに分離する分離部と、
前記分離部によって分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
画像データを入力する入力部と、
入力された前記画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した前記閾値に基づいて前記画像データを二値化した参照画像データを作成する閾値２値化処理部と
前記参照画像データに含まれる画素のうち一方の画素値を持つ画素を前記原画像データの対応する画素と置換した純粋化画像データを作成する純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項３】
画像データを入力する入力部と、
入力された前記画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出する算出部と
前記画像データに含まれる画素のうち、画素値が算出された前記閾値以上の画素を特定の色にした純粋化画像データを作成する純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項４】
画像データを入力する入力部と、
入力された前記画像データを記憶する記憶部と、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出する算出部と
画素値が、算出された前記閾値以下の画素を特定の色にする純粋化部と、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化する疑似階調二値化部と、
を備える画像処理装置。
【請求項５】
前記特定の色は白もしくは黒である請求項３乃至請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記疑似階調二値化処理部による処理結果の画像データを出力する出力部を備える請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の画像処理装置
【請求項７】
画像データを記憶する記憶部を備える画像処理装置の画像処理方法であって、
画像データを入力するステップと、
入力された前記画像データを記憶するステップと、
前記画像データの画素値の分布に基づいて閾値を算出し、算出した前記閾値に基づいて各画素を２クラスに分離するステップと、
前記画像データの分離された一方のクラスの画素を特定の色にした純粋化画像データを作成するステップと、
前記純粋化画像データを疑似階調法によって二値化するステップと、
を備える画像処理方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１３−７７９２４（Ｐ２０１３−７７９２４Ａ）
【公開日】平成２５年４月２５日（２０１３．４．２５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１５７３５（Ｐ２０１１−２１５７３５）
【出願日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年４月２５日（２０１３．４．２５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２９日（２０１１．９．２９）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
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