画像２値化装置
【課題】 ＣＣＤカメラで撮影された画像においては、スミアの影響で薄く映ってしまう領域が発生するため、２値化するとスミアのかかった部分が消えてしまうことがあった。
【解決手段】 入力濃淡画像をスミア方向に分割し、各分割領域毎にスミアの影響の有無を判定し、スミアの影響有りと判断された領域については画像濃度値を補正することにより、適正な２値化を行うことができる。
【解決手段】 入力濃淡画像をスミア方向に分割し、各分割領域毎にスミアの影響の有無を判定し、スミアの影響有りと判断された領域については画像濃度値を補正することにより、適正な２値化を行うことができる。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、カメラやＣＣＤカメラ等により撮像された濃淡画像を２値化する画像２値化装置に関するものであり、特に一部にスミアのかかった画像からスミアの影響を除去して良好な２値画像を得る画像２値化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図６は、従来の画像２値化装置を示す構成図である。図において１は光電変換して多値濃度の画像を入力するＣＣＤカメラ、２は入力された画像を格納する画像格納手段、６は２値化する領域の平均濃度を求める平均濃度算出手段、７は平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段、８は算出された２値化しきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段である。なお、画像格納手段２はメモリ、平均濃度算出手段６〜画像２値化手段８はコンピュータ等により構成される。
【０００３】すなわち、ＣＣＤカメラ１で光電変換して得られた多値濃度の画像は画像格納手段２に画像データとして格納される。そして、平均濃度算出手段６で求められた２値化する領域の平均濃度から、２値化しきい値算出手段７により２値化のしきい値が算出され、画像２値化手段８は算出された２値化しきい値で濃淡画像を２値化する。
【０００４】図７は、従来の画像２値化装置において２値化する例を示したものである。(ａ)の１０は、画像格納手段２に格納された画像であり、この例は数字の「０」が印刷された紙面をＣＣＤカメラ１で撮影したものである。この例においてスミアは縦方向に発生しており、スミアの影響で０の中央の上下部分が他の部分に比較して薄く写っていることが分かる。(ｂ)の１２はこの原画像を従来の画像２値化装置によって２値化した２値画像である。全体を１つのしきい値で２値化しているため、０の中央の上下の部分が消えてしまっているのがわかる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像２値化装置は以上のように、２値化する画像領域の平均濃度に基づいて領域全体を１つのしきい値で２値化するため、スミアの影響で濃度がうすくなってしまう領域を含む画像を適正に２値化することは困難であるという課題があった。
【０００６】この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、スミアのかかった画像でも適正に２値化できる画像２値化装置を得ることを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この発明は、画像をスミア方向に分割した各分割領域においてその領域の最黒点濃度値に応じて画像補正を行い、この補正された画像の平均濃度に基づく２値化しきい値で濃淡画像を２値化することを特徴とする画像２値化装置にある。
【０００８】また、画像データを保存する画像格納手段と、格納された画像をスミア方向に分割する画像分割手段と、各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点をそれぞれ検出する最黒点検出手段と、各分割領域においてその分割領域での最黒点濃度値と画像全体の最黒点濃度値の比に従って濃淡画像を補正する画像補正手段と、補正された画像の平均濃度を算出する平均濃度算出手段と、算出された平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段と、算出されたしきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像２値化装置にある。
【０００９】また、各分割領域についてスミアの影響の有無を判定するスミア有無判定手段をさらに備え、画像補正手段がスミアの影響の有る分割領域について画像補正を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像２値化装置にある。
【００１０】この発明に係わる画像２値化装置は、スミア方向に画像を分割し、それぞれの最黒点を検出する手段とその最黒点の濃度値を用いて濃淡画像を補正する手段を設けたものである。
【００１１】また、さらに分割した領域毎にスミアの影響の有無を判断する手段を設け、スミアの影響のある領域について濃淡画像を補正するようにしたものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１を示す構成図であり、図において１は光電変換して多値濃度の画像を入力するＣＣＤカメラ、２は入力された画像を格納する画像格納手段、３はスミア方向に画像を分割する画像分割手段、４は各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点を検出しその濃度を求める最黒点検出手段、５は画像全体の最黒点の濃度値と各分割領域の最黒点の濃度値から画像の各点の濃度値を補正する画像補正手段、６は２値化する領域の平均濃度を求める平均濃度算出手段、７は平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段、８は算出された２値化しきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段である。なお、画像格納手段２はメモリ、画像分割手段３〜画像２値化手段８はコンピュータ等により構成される。
【００１３】図２は、この発明の実施の形態１の動作を説明する図であり、図において(ａ)の１０は画像格納手段２に格納された濃淡画像を示す。(ａ)においてスミアは縦方向すなわち「０」の上下の部分に発生するため、画像分割手段３では画像を縦方向の列ごとに分割する。
【００１４】最黒点検出手段４は、各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点を検出しその濃度を求める、図３の１３は、図２の(ａ)の画像について、各列ごとに最も濃度値の高い最黒点を検出し、その濃度値を表にしたものであり、列０が左端の列で、列１９が右端の列を示す。この表によると６番目の列の最黒点が画像中で最も濃度値の高い点となるので、この点の濃度値をＤｍａｘとする。
【００１５】画像補正手段５では、例えば下記の(１)式により画像の濃度値を補正する。(１)式において、Ｄｘｙｎｅｗは(ｘ、ｙ)の点の補正後の濃度値、Ｄｘｙは(ｘ、ｙ)の点の元の濃度値、Ｄｙｍａｘはｙ番目の列の最黒点の濃度値である。
【００１６】
【数１】
【００１７】図２の(ｂ)の１１に(１)式により補正された濃淡画像を示す。平均濃度算出手段６ではこの(ｂ)の画像の平均濃度を求め、２値化しきい値算出手段７で下記の(２)式により２値化しきい値を求める。そして画像２値化手段８において２値化した画像を図２の(ｃ)の１２に示す。なお(２)式において、Ｔｈは２値化しきい値、Ｌｖｌは平均濃度値、αおよびβはともに係数である。
【００１８】
【数２】
【００１９】実施の形態２．図４はこの発明の実施の形態２を示す構成図であり、ここでは画像分割手段３で分割された各分割領域についてスミアの影響の有無を判定するスミア有無判定手段９をさらに設け、画像補正手段５ではスミア有りと判定された分割領域について画像全体の最黒点の濃度値と該分割領域の最黒点の濃度値から画像の各点の濃度値を補正するようにした。これによりスミア有りと判定された分割領域についてのみ補正を行うことで効率化される。
【００２０】図５はスミア有無判定手段９の処理フローを示す図である。ステップ１４で分割領域内の最も濃度値の高い最黒点を検出し、ステップ１５で分割領域内で最も濃度値の低い最白点を検出し、ステップ１６で最白点の濃度値があるしきい値Ｃ１より大きかった場合は、ステップ１９でスミアの影響無しと判定する。一方ステップ１６で最白点の濃度値があるしきい値Ｃ１以下であった場合は、ステップ１７で最黒点の濃度値と最白点の濃度値の差を求めその差があるしきい値Ｃ２より小さかった場合はステップ１８でスミアの影響有りと判定する。ステップ１７で最黒点の濃度値と最白点の濃度値の差がＣ２より大きかった場合は、ステップ１９でスミアの影響無しと判定する。
【００２１】
【発明の効果】以上のようにこの発明の実施の形態１によれば、濃淡画像をスミア方向に分割しそれぞれの分割領域の最黒点の濃度値と画像全体の濃度値によって、各分割領域の濃度値の補正を行うため、スミアの影響を補正することができ、適正な２値化を行うことができる。
【００２２】またこの発明の実施の形態２によれば、濃淡画像をスミア方向に分割しそれぞれの分割領域について、スミアの影響の有無を判定し、スミアの影響有りと判定された分割領域についてのみ画像の濃度値の補正を行うため、効率的区に適正な２値化を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明による画像２値化装置の実施の形態１を示す図である。
【図２】 この発明による画像２値化装置の実施の形態１の動作を説明する図である。
【図３】 この発明による画像２値化画像装置の実施の形態１の最黒点検出結果例を示す図である。
【図４】 この発明による画像２値化装置の実施の形態２を示す図である。
【図５】 この発明による画像２値化装置の実施の形態２のスミア有無判定手段の処理フローを示す図である。
【図６】 従来の画像２値化装置の例を示す図である。
【図７】 従来の画像２値化装置の動作を説明する図である。
【符号の説明】
１ ＣＣＤカメラ、２ 画像格納手段、３ 画像分割手段、４ 最黒点検出手段、５ 画像補正手段、６ 平均濃度算出手段、７ ２値化しきい値算出手段、８ 画像２値化手段、９ スミア有無判定手段、１０ 濃淡画像、１１ 補正後の濃淡画像、１２ ２値画像、１３ 最黒点検出結果表。
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、カメラやＣＣＤカメラ等により撮像された濃淡画像を２値化する画像２値化装置に関するものであり、特に一部にスミアのかかった画像からスミアの影響を除去して良好な２値画像を得る画像２値化装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図６は、従来の画像２値化装置を示す構成図である。図において１は光電変換して多値濃度の画像を入力するＣＣＤカメラ、２は入力された画像を格納する画像格納手段、６は２値化する領域の平均濃度を求める平均濃度算出手段、７は平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段、８は算出された２値化しきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段である。なお、画像格納手段２はメモリ、平均濃度算出手段６〜画像２値化手段８はコンピュータ等により構成される。
【０００３】すなわち、ＣＣＤカメラ１で光電変換して得られた多値濃度の画像は画像格納手段２に画像データとして格納される。そして、平均濃度算出手段６で求められた２値化する領域の平均濃度から、２値化しきい値算出手段７により２値化のしきい値が算出され、画像２値化手段８は算出された２値化しきい値で濃淡画像を２値化する。
【０００４】図７は、従来の画像２値化装置において２値化する例を示したものである。(ａ)の１０は、画像格納手段２に格納された画像であり、この例は数字の「０」が印刷された紙面をＣＣＤカメラ１で撮影したものである。この例においてスミアは縦方向に発生しており、スミアの影響で０の中央の上下部分が他の部分に比較して薄く写っていることが分かる。(ｂ)の１２はこの原画像を従来の画像２値化装置によって２値化した２値画像である。全体を１つのしきい値で２値化しているため、０の中央の上下の部分が消えてしまっているのがわかる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像２値化装置は以上のように、２値化する画像領域の平均濃度に基づいて領域全体を１つのしきい値で２値化するため、スミアの影響で濃度がうすくなってしまう領域を含む画像を適正に２値化することは困難であるという課題があった。
【０００６】この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、スミアのかかった画像でも適正に２値化できる画像２値化装置を得ることを目的としている。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この発明は、画像をスミア方向に分割した各分割領域においてその領域の最黒点濃度値に応じて画像補正を行い、この補正された画像の平均濃度に基づく２値化しきい値で濃淡画像を２値化することを特徴とする画像２値化装置にある。
【０００８】また、画像データを保存する画像格納手段と、格納された画像をスミア方向に分割する画像分割手段と、各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点をそれぞれ検出する最黒点検出手段と、各分割領域においてその分割領域での最黒点濃度値と画像全体の最黒点濃度値の比に従って濃淡画像を補正する画像補正手段と、補正された画像の平均濃度を算出する平均濃度算出手段と、算出された平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段と、算出されたしきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像２値化装置にある。
【０００９】また、各分割領域についてスミアの影響の有無を判定するスミア有無判定手段をさらに備え、画像補正手段がスミアの影響の有る分割領域について画像補正を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像２値化装置にある。
【００１０】この発明に係わる画像２値化装置は、スミア方向に画像を分割し、それぞれの最黒点を検出する手段とその最黒点の濃度値を用いて濃淡画像を補正する手段を設けたものである。
【００１１】また、さらに分割した領域毎にスミアの影響の有無を判断する手段を設け、スミアの影響のある領域について濃淡画像を補正するようにしたものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１を示す構成図であり、図において１は光電変換して多値濃度の画像を入力するＣＣＤカメラ、２は入力された画像を格納する画像格納手段、３はスミア方向に画像を分割する画像分割手段、４は各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点を検出しその濃度を求める最黒点検出手段、５は画像全体の最黒点の濃度値と各分割領域の最黒点の濃度値から画像の各点の濃度値を補正する画像補正手段、６は２値化する領域の平均濃度を求める平均濃度算出手段、７は平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段、８は算出された２値化しきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段である。なお、画像格納手段２はメモリ、画像分割手段３〜画像２値化手段８はコンピュータ等により構成される。
【００１３】図２は、この発明の実施の形態１の動作を説明する図であり、図において(ａ)の１０は画像格納手段２に格納された濃淡画像を示す。(ａ)においてスミアは縦方向すなわち「０」の上下の部分に発生するため、画像分割手段３では画像を縦方向の列ごとに分割する。
【００１４】最黒点検出手段４は、各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点を検出しその濃度を求める、図３の１３は、図２の(ａ)の画像について、各列ごとに最も濃度値の高い最黒点を検出し、その濃度値を表にしたものであり、列０が左端の列で、列１９が右端の列を示す。この表によると６番目の列の最黒点が画像中で最も濃度値の高い点となるので、この点の濃度値をＤｍａｘとする。
【００１５】画像補正手段５では、例えば下記の(１)式により画像の濃度値を補正する。(１)式において、Ｄｘｙｎｅｗは(ｘ、ｙ)の点の補正後の濃度値、Ｄｘｙは(ｘ、ｙ)の点の元の濃度値、Ｄｙｍａｘはｙ番目の列の最黒点の濃度値である。
【００１６】
【数１】
【００１７】図２の(ｂ)の１１に(１)式により補正された濃淡画像を示す。平均濃度算出手段６ではこの(ｂ)の画像の平均濃度を求め、２値化しきい値算出手段７で下記の(２)式により２値化しきい値を求める。そして画像２値化手段８において２値化した画像を図２の(ｃ)の１２に示す。なお(２)式において、Ｔｈは２値化しきい値、Ｌｖｌは平均濃度値、αおよびβはともに係数である。
【００１８】
【数２】
【００１９】実施の形態２．図４はこの発明の実施の形態２を示す構成図であり、ここでは画像分割手段３で分割された各分割領域についてスミアの影響の有無を判定するスミア有無判定手段９をさらに設け、画像補正手段５ではスミア有りと判定された分割領域について画像全体の最黒点の濃度値と該分割領域の最黒点の濃度値から画像の各点の濃度値を補正するようにした。これによりスミア有りと判定された分割領域についてのみ補正を行うことで効率化される。
【００２０】図５はスミア有無判定手段９の処理フローを示す図である。ステップ１４で分割領域内の最も濃度値の高い最黒点を検出し、ステップ１５で分割領域内で最も濃度値の低い最白点を検出し、ステップ１６で最白点の濃度値があるしきい値Ｃ１より大きかった場合は、ステップ１９でスミアの影響無しと判定する。一方ステップ１６で最白点の濃度値があるしきい値Ｃ１以下であった場合は、ステップ１７で最黒点の濃度値と最白点の濃度値の差を求めその差があるしきい値Ｃ２より小さかった場合はステップ１８でスミアの影響有りと判定する。ステップ１７で最黒点の濃度値と最白点の濃度値の差がＣ２より大きかった場合は、ステップ１９でスミアの影響無しと判定する。
【００２１】
【発明の効果】以上のようにこの発明の実施の形態１によれば、濃淡画像をスミア方向に分割しそれぞれの分割領域の最黒点の濃度値と画像全体の濃度値によって、各分割領域の濃度値の補正を行うため、スミアの影響を補正することができ、適正な２値化を行うことができる。
【００２２】またこの発明の実施の形態２によれば、濃淡画像をスミア方向に分割しそれぞれの分割領域について、スミアの影響の有無を判定し、スミアの影響有りと判定された分割領域についてのみ画像の濃度値の補正を行うため、効率的区に適正な２値化を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 この発明による画像２値化装置の実施の形態１を示す図である。
【図２】 この発明による画像２値化装置の実施の形態１の動作を説明する図である。
【図３】 この発明による画像２値化画像装置の実施の形態１の最黒点検出結果例を示す図である。
【図４】 この発明による画像２値化装置の実施の形態２を示す図である。
【図５】 この発明による画像２値化装置の実施の形態２のスミア有無判定手段の処理フローを示す図である。
【図６】 従来の画像２値化装置の例を示す図である。
【図７】 従来の画像２値化装置の動作を説明する図である。
【符号の説明】
１ ＣＣＤカメラ、２ 画像格納手段、３ 画像分割手段、４ 最黒点検出手段、５ 画像補正手段、６ 平均濃度算出手段、７ ２値化しきい値算出手段、８ 画像２値化手段、９ スミア有無判定手段、１０ 濃淡画像、１１ 補正後の濃淡画像、１２ ２値画像、１３ 最黒点検出結果表。
【特許請求の範囲】
【請求項１】 画像をスミア方向に分割した各分割領域においてその領域の最黒点濃度値に応じて画像補正を行い、この補正された画像の平均濃度に基づく２値化しきい値で濃淡画像を２値化することを特徴とする画像２値化装置。
【請求項２】 画像データを保存する画像格納手段と、格納された画像をスミア方向に分割する画像分割手段と、各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点をそれぞれ検出する最黒点検出手段と、各分割領域においてその分割領域での最黒点濃度値と画像全体の最黒点濃度値の比に従って濃淡画像を補正する画像補正手段と、補正された画像の平均濃度を算出する平均濃度算出手段と、算出された平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段と、算出されたしきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像２値化装置。
【請求項３】 各分割領域についてスミアの影響の有無を判定するスミア有無判定手段をさらに備え、画像補正手段がスミアの影響の有る分割領域について画像補正を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像２値化装置。
【請求項１】 画像をスミア方向に分割した各分割領域においてその領域の最黒点濃度値に応じて画像補正を行い、この補正された画像の平均濃度に基づく２値化しきい値で濃淡画像を２値化することを特徴とする画像２値化装置。
【請求項２】 画像データを保存する画像格納手段と、格納された画像をスミア方向に分割する画像分割手段と、各分割領域および画像全体の最も濃度値の高い最黒点をそれぞれ検出する最黒点検出手段と、各分割領域においてその分割領域での最黒点濃度値と画像全体の最黒点濃度値の比に従って濃淡画像を補正する画像補正手段と、補正された画像の平均濃度を算出する平均濃度算出手段と、算出された平均濃度から２値化のしきい値を算出する２値化しきい値算出手段と、算出されたしきい値で濃淡画像を２値化する画像２値化手段と、を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像２値化装置。
【請求項３】 各分割領域についてスミアの影響の有無を判定するスミア有無判定手段をさらに備え、画像補正手段がスミアの影響の有る分割領域について画像補正を行うことを特徴とする請求項２に記載の画像２値化装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図６】
【図７】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図６】
【図７】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２００２−２０８００３（Ｐ２００２−２０８００３Ａ）
【公開日】平成１４年７月２６日（２００２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００１−５４８３（Ｐ２００１−５４８３）
【出願日】平成１３年１月１２日（２００１．１．１２）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１４年７月２６日（２００２．７．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１３年１月１２日（２００１．１．１２）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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