JP2000357226A - 濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体Info
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- JP2000357226A JP2000357226A JP11169453A JP16945399A JP2000357226A JP 2000357226 A JP2000357226 A JP 2000357226A JP 11169453 A JP11169453 A JP 11169453A JP 16945399 A JP16945399 A JP 16945399A JP 2000357226 A JP2000357226 A JP 2000357226A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 本発明は、低コントラストの領域での雑音の
問題を解決し画像的性質に応じた傾きと切片という２つ
のパラメータを最適化するようにすることを目的として
いる。 【解決手段】 処理対象の濃淡画像を部分領域に分割
し、各部分領域内の画素の濃度値の手段と標準偏差とに
もとづいて、対象ブロック（図形が存在するブロック）
と一様化ブロック（背景ブロック）とを判別する背景分
離直線設定において、各部分領域の濃度平均と標準偏差
とのデータ群から、直線フィッティングを実行し、オペ
レータが判別結果を見ながら微調整することで、上記直
線の傾きと切片とを決定する。
問題を解決し画像的性質に応じた傾きと切片という２つ
のパラメータを最適化するようにすることを目的として
いる。 【解決手段】 処理対象の濃淡画像を部分領域に分割
し、各部分領域内の画素の濃度値の手段と標準偏差とに
もとづいて、対象ブロック（図形が存在するブロック）
と一様化ブロック（背景ブロック）とを判別する背景分
離直線設定において、各部分領域の濃度平均と標準偏差
とのデータ群から、直線フィッティングを実行し、オペ
レータが判別結果を見ながら微調整することで、上記直
線の傾きと切片とを決定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識や部品の
組み付け検査・傷検査など、画像処理の分野で広く使用
されている濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値
化プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
組み付け検査・傷検査など、画像処理の分野で広く使用
されている濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値
化プログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来から２値化に当たっては、（ｉ）閾
値の手動設定による単純２値化法、(ii)閾値処理を白黒
２つのクラスに分離する問題としてとらえ、そのクラス
間分散が最大となる濃度値を閾値とする判別分析法など
がある。いずれも画像に対して単一の閾値で２値化する
ため、ＯＣＲなどの文字認識やＩＣ回路基板検査への適
用に際しては表面の明るさが一様となるような照明が必
須条件であり、シェーディングのある画像に対しては２
値化しても対象物の形状がうまく抽出できないという問
題点がある。
値の手動設定による単純２値化法、(ii)閾値処理を白黒
２つのクラスに分離する問題としてとらえ、そのクラス
間分散が最大となる濃度値を閾値とする判別分析法など
がある。いずれも画像に対して単一の閾値で２値化する
ため、ＯＣＲなどの文字認識やＩＣ回路基板検査への適
用に際しては表面の明るさが一様となるような照明が必
須条件であり、シェーディングのある画像に対しては２
値化しても対象物の形状がうまく抽出できないという問
題点がある。
【０００３】これに対して、画像の領域ごとに２値化閾
値をダイナミックに決定する２値化方式（動的２値化
法）が提案されている。例えば、特開昭５９−１１４６
８７号公報では、画像を部分領域に分割し、部分領域内
の画素の濃度の平均値によりその部分領域の中心の局所
的閾値を算出する。画像中の任意の画素の閾値は、その
画素周辺の４つの局所的閾値の補間処理によって決定さ
れる。
値をダイナミックに決定する２値化方式（動的２値化
法）が提案されている。例えば、特開昭５９−１１４６
８７号公報では、画像を部分領域に分割し、部分領域内
の画素の濃度の平均値によりその部分領域の中心の局所
的閾値を算出する。画像中の任意の画素の閾値は、その
画素周辺の４つの局所的閾値の補間処理によって決定さ
れる。
【０００４】また、特開昭６１−１９４５８０号公報で
は、まず分割された部分領域内の濃度ヒストグラム、あ
るいは濃度の平均値と標準偏差から計算した各部分領域
の重みに基づく加重平均によって、当該部分領域の中心
の局所的閾値を算出する。これらの局所的閾値を用いた
補間処理、あるいは近傍領域の局所的閾値と重みを用い
た補正処理によって、全部分領域の局所的閾値を決定す
る。次にそれらの局所的閾値を線形補間して濃淡画像全
ての画素に対する閾値を決定し、２値画像を生成する方
法をとっている。
は、まず分割された部分領域内の濃度ヒストグラム、あ
るいは濃度の平均値と標準偏差から計算した各部分領域
の重みに基づく加重平均によって、当該部分領域の中心
の局所的閾値を算出する。これらの局所的閾値を用いた
補間処理、あるいは近傍領域の局所的閾値と重みを用い
た補正処理によって、全部分領域の局所的閾値を決定す
る。次にそれらの局所的閾値を線形補間して濃淡画像全
ての画素に対する閾値を決定し、２値画像を生成する方
法をとっている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記動
的２値化法の前者に関していえば、文字図形や着目対象
を含まない背景部分など一様化したい低コントラストの
領域においては、対象と背景とのコントラストではなく
背景雑音に起因した不適切な閾値が与えられるという問
題を抱えている。背景雑音は部分領域のサイズを大きく
とることによって多少抑えられるが、そうすることで逆
に照明強度の変動やシェーディングに対する２値化処理
の安定性を損なう恐れがある。
的２値化法の前者に関していえば、文字図形や着目対象
を含まない背景部分など一様化したい低コントラストの
領域においては、対象と背景とのコントラストではなく
背景雑音に起因した不適切な閾値が与えられるという問
題を抱えている。背景雑音は部分領域のサイズを大きく
とることによって多少抑えられるが、そうすることで逆
に照明強度の変動やシェーディングに対する２値化処理
の安定性を損なう恐れがある。
【０００６】後者に関していえば、背景雑音は対象ブロ
ックと一様化ブロックかを判別する背景分離直線によっ
てかなり低減できるが、扱う画像の画像的性質によっ
て、背景分離直線の傾きと切片や部分領域の大きさを設
定しなおす必要がある。また、画像的性質に応じて傾き
と切片という２つのパラメータの最適化は困難であり、
試行錯誤以外に有効な調整方法は今のところない。
ックと一様化ブロックかを判別する背景分離直線によっ
てかなり低減できるが、扱う画像の画像的性質によっ
て、背景分離直線の傾きと切片や部分領域の大きさを設
定しなおす必要がある。また、画像的性質に応じて傾き
と切片という２つのパラメータの最適化は困難であり、
試行錯誤以外に有効な調整方法は今のところない。
【０００７】本発明は、このような問題点に鑑み、低コ
ントラストの領域での雑音の問題を解決し画像的性質に
応じた傾きと切片という２つのパラメータを最適化する
ようにすることを目的としている。
ントラストの領域での雑音の問題を解決し画像的性質に
応じた傾きと切片という２つのパラメータを最適化する
ようにすることを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、濃淡画像の２値化方法であって、分割
された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出し
た当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロ
ックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定
して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処
理過程と、上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部
分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、各部
分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域
の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像
の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２
値化する第３の処理過程と、を組み合わせて実行する。
に、本発明では、濃淡画像の２値化方法であって、分割
された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算出し
た当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象ブロ
ックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を設定
して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１の処
理過程と、上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部
分領域の局所的閾値を決定する第２の処理過程と、各部
分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分領域
の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡画像
の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小により２
値化する第３の処理過程と、を組み合わせて実行する。
【０００９】
【発明の実施の形態】本発明の実施形態に関し、文字認
識に適用した場合を例にとって、図面に基づき詳細に説
明する。
識に適用した場合を例にとって、図面に基づき詳細に説
明する。
【００１０】図１は、本発明の濃淡画像の２値化方法に
よる工業部品の刻印文字認識処理の一実施例処理フロー
を示し、１０１は背景分離直線による判定処理、１０２
は部分領域の局所的閾値決定処理、１０３は画素間補間
処理と２値化、１０４は文字切出し処理、１０５は文字
認識処理を表している。
よる工業部品の刻印文字認識処理の一実施例処理フロー
を示し、１０１は背景分離直線による判定処理、１０２
は部分領域の局所的閾値決定処理、１０３は画素間補間
処理と２値化、１０４は文字切出し処理、１０５は文字
認識処理を表している。
【００１１】第１の処理過程（処理過程１０１に対応）
では、後述する背景分離直線を用いて、分割された各部
分領域の濃度値をもとに当該部分領域が対象ブロックか
一様化ブロックかを判定する。第２の処理過程（処理過
程１０２に対応）では、上記処理の判定結果にもとづ
き、各部分領域の濃度ヒストグラム、または当該濃度値
の平均値や標準偏差、隣接する対象ブロックの局所的閾
値から当該部分領域の局所的閾値を決定する。第３の処
理過程（処理過程１０３に対応）では、得られた各部分
領域の局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処
理を用いて当該濃淡画像の画素ごとに閾値を算出する。
続いて、当該画像の閾値と当該画像の濃度値の大小比較
により２値化を行う。
では、後述する背景分離直線を用いて、分割された各部
分領域の濃度値をもとに当該部分領域が対象ブロックか
一様化ブロックかを判定する。第２の処理過程（処理過
程１０２に対応）では、上記処理の判定結果にもとづ
き、各部分領域の濃度ヒストグラム、または当該濃度値
の平均値や標準偏差、隣接する対象ブロックの局所的閾
値から当該部分領域の局所的閾値を決定する。第３の処
理過程（処理過程１０３に対応）では、得られた各部分
領域の局所的閾値を当該部分領域の中心に与え、補間処
理を用いて当該濃淡画像の画素ごとに閾値を算出する。
続いて、当該画像の閾値と当該画像の濃度値の大小比較
により２値化を行う。
【００１２】図２は図１に示す処理過程１０１ないし処
理過程１０３についての処理の詳細を示すフローを表し
ている。
理過程１０３についての処理の詳細を示すフローを表し
ている。
【００１３】以下では、上記実施例による各処理につい
て具体的に説明する。 （Ｉ）処理過程１０１では、入力画像を小領域に分割し
（図２Ｓ１）、各部分領域ごとに判別分析法により２値
化閾値を算出し（図２Ｓ２）、対象ブロックと一様化ブ
ロックとを分離する背景分離直線を設定し（図２Ｓ
３）、各部分領域がいずれのブロックに属するかを判定
する（図２Ｓ４）。
て具体的に説明する。 （Ｉ）処理過程１０１では、入力画像を小領域に分割し
（図２Ｓ１）、各部分領域ごとに判別分析法により２値
化閾値を算出し（図２Ｓ２）、対象ブロックと一様化ブ
ロックとを分離する背景分離直線を設定し（図２Ｓ
３）、各部分領域がいずれのブロックに属するかを判定
する（図２Ｓ４）。
【００１４】即ち、対象が含まれる部分領域はコントラ
ストが高いという性質に着目し、部分領域内の濃度およ
び標準偏差から対象ブロックであるか否かを判定する。
なお既存の動的２値化処理を行う場合には、本発明の対
象である『２値化領域判別モード』に入ることなく処理
（図２Ｓ７）に向かう。
ストが高いという性質に着目し、部分領域内の濃度およ
び標準偏差から対象ブロックであるか否かを判定する。
なお既存の動的２値化処理を行う場合には、本発明の対
象である『２値化領域判別モード』に入ることなく処理
（図２Ｓ７）に向かう。
【００１５】まず、入力の濃淡画像Ｇ（ｉ，ｊ）をあら
かじめ与えられた大きさ（例えば、１６×１６画素）の
小領域に分割する。ここで、画像の横方向にｍ番目、縦
方向にｎ番目の部分領域番号を（ｍ，ｎ）と記す（０≦
ｍ≦Ｍ−１，０≦ｎ≦Ｎ−１）。この分割処理は必ずし
も等分割である必要はなく、互いの領域が重なり合って
いたり、離れていても構わない。
かじめ与えられた大きさ（例えば、１６×１６画素）の
小領域に分割する。ここで、画像の横方向にｍ番目、縦
方向にｎ番目の部分領域番号を（ｍ，ｎ）と記す（０≦
ｍ≦Ｍ−１，０≦ｎ≦Ｎ−１）。この分割処理は必ずし
も等分割である必要はなく、互いの領域が重なり合って
いたり、離れていても構わない。
【００１６】次に、分割された部分領域（ｍ，ｎ）ごと
に各部分領域内の画素の濃度値の平均μmnと標準偏差σ
mnとを計算し、それらの値を正規化する。正規化の方法
には、例えば次の２種類が考えられる。
に各部分領域内の画素の濃度値の平均μmnと標準偏差σ
mnとを計算し、それらの値を正規化する。正規化の方法
には、例えば次の２種類が考えられる。
【００１７】
【数１】
【００１８】ただし、μ，σはそれぞれ当該画像全体の
濃度の平均値と標準偏差を、Ｇmax,Ｇmin はそれぞれ当
該画像全体の濃度の最大値と最小値である。この正規化
された当該平均値と当該標準偏差のデータ群とから対象
ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を
設定し、当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロック
かを判別する。すなわち、背景分離直線の傾きをｃ1 、
切片をｃ2 として次式の分散量νmn νmn＝σ´mn−ｃ1 μ´mn−ｃ2 を計算し、以下の判定規則を用いる。
濃度の平均値と標準偏差を、Ｇmax,Ｇmin はそれぞれ当
該画像全体の濃度の最大値と最小値である。この正規化
された当該平均値と当該標準偏差のデータ群とから対象
ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を
設定し、当該部分領域が対象ブロックか一様化ブロック
かを判別する。すなわち、背景分離直線の傾きをｃ1 、
切片をｃ2 として次式の分散量νmn νmn＝σ´mn−ｃ1 μ´mn−ｃ2 を計算し、以下の判定規則を用いる。
【００１９】 νmn≧０ならば当該部分領域は対象ブロック νmn＜０ならば当該部分領域は一様化ブロック 図３は横軸に各部分領域の正規化された濃度の平均値、
縦軸に正規化された濃度の標準偏差をプロットした典型
的な点列データであるが、このような場合には、直線に
よって各部分領域が対象ブロックか一様化ブロックとを
判別できる。なお、上記背景分離直線の設定に必要な傾
きと切片とは後述の方法で決定する。 （II) 処理過程１０２では、ブロック間補間閾値設定の
場合（図２Ｓ５）と同定塗りつぶしの場合（図２Ｓ６）
とのいずれか一方を選択されるが、いずれの場合も対象
ブロックについては判別分析法で算出した閾値（図２Ｓ
２参照）を用いる。そして前者の場合には一様化ブロッ
クについては当該ブロックの濃度平均や標準偏差を用い
かつ隣接する対象ブロックの局所的閾値を利用して一様
化ブロックの局所的閾値を決定するようにする。また後
者の場合には一様化ブロックの部分領域全体を背景色で
塗りつぶすようにする。
縦軸に正規化された濃度の標準偏差をプロットした典型
的な点列データであるが、このような場合には、直線に
よって各部分領域が対象ブロックか一様化ブロックとを
判別できる。なお、上記背景分離直線の設定に必要な傾
きと切片とは後述の方法で決定する。 （II) 処理過程１０２では、ブロック間補間閾値設定の
場合（図２Ｓ５）と同定塗りつぶしの場合（図２Ｓ６）
とのいずれか一方を選択されるが、いずれの場合も対象
ブロックについては判別分析法で算出した閾値（図２Ｓ
２参照）を用いる。そして前者の場合には一様化ブロッ
クについては当該ブロックの濃度平均や標準偏差を用い
かつ隣接する対象ブロックの局所的閾値を利用して一様
化ブロックの局所的閾値を決定するようにする。また後
者の場合には一様化ブロックの部分領域全体を背景色で
塗りつぶすようにする。
【００２０】即ち、各部分領域に対して当該部分領域が
対象ブロックか一様化ブロックかに応じて局所的閾値を
算出する。
対象ブロックか一様化ブロックかに応じて局所的閾値を
算出する。
【００２１】この算出処理では、先にすべての対象ブロ
ックを後述する方法（ａ）で閾値を決定し、それから一
様化ブロックの当該閾値を決定する。この局所的閾値決
定処理は、背景部分の低コントラストな部分領域に対す
る閾値の適正な算出を狙いとしている。
ックを後述する方法（ａ）で閾値を決定し、それから一
様化ブロックの当該閾値を決定する。この局所的閾値決
定処理は、背景部分の低コントラストな部分領域に対す
る閾値の適正な算出を狙いとしている。
【００２２】（ａ）対象ブロックの場合 ここでは、当該部分領域内の画素の濃度値のヒストグラ
ムから当該閾値を決定する手法として、前出の判別分析
法を用いる。他に、濃度値の平均値や中央値、最大値と
最小値との平均値などを閾値として採用する簡易な方法
もある。
ムから当該閾値を決定する手法として、前出の判別分析
法を用いる。他に、濃度値の平均値や中央値、最大値と
最小値との平均値などを閾値として採用する簡易な方法
もある。
【００２３】（ｂ）一様化ブロックの場合 このときは着目部分領域の８近傍領域のうち、既に対象
ブロックとして確定されている部分領域の局所的閾値か
ら当該部分領域が有意側（白）か非有意側（黒）かを判
定し、当該部分領域の濃度の平均値μmnと標準偏差σmn
を用いてその局所的閾値を決定する。この局所的閾値決
定法を上記８近傍領域での対象ブロックの有無について
場合分けをし、説明する。
ブロックとして確定されている部分領域の局所的閾値か
ら当該部分領域が有意側（白）か非有意側（黒）かを判
定し、当該部分領域の濃度の平均値μmnと標準偏差σmn
を用いてその局所的閾値を決定する。この局所的閾値決
定法を上記８近傍領域での対象ブロックの有無について
場合分けをし、説明する。
【００２４】［ｂ−１］８近傍領域に対象ブロックが少
なくとも１つ以上存在する場合 ８近傍に存在する対象ブロックについて、その局所的閾
値がμmnより大きいブロック数（ＭＴ）とより小さいブ
ロック数（ＬＴ）をカウントし、ＭＴ＜ＬＴならば当該
部分領域は有意側、ＭＴ＞ＬＴならば非有意側と判定す
る。ＭＴ＝ＬＴならば、対象ブロックの局所的閾値とμ
mnとの差の絶対値に重みづけした値の総和、ＷＭＴ（局
所的閾値がμmnより大きいもの）とＷＬＴ（局所的閾値
がμmnより小さいもの）をさらに算出し、ＷＭＴ＜ＷＬ
Ｔならば当該部分領域は有意側、ＷＭＴ＞ＷＬＴならば
非有意側と判定する。
なくとも１つ以上存在する場合 ８近傍に存在する対象ブロックについて、その局所的閾
値がμmnより大きいブロック数（ＭＴ）とより小さいブ
ロック数（ＬＴ）をカウントし、ＭＴ＜ＬＴならば当該
部分領域は有意側、ＭＴ＞ＬＴならば非有意側と判定す
る。ＭＴ＝ＬＴならば、対象ブロックの局所的閾値とμ
mnとの差の絶対値に重みづけした値の総和、ＷＭＴ（局
所的閾値がμmnより大きいもの）とＷＬＴ（局所的閾値
がμmnより小さいもの）をさらに算出し、ＷＭＴ＜ＷＬ
Ｔならば当該部分領域は有意側、ＷＭＴ＞ＷＬＴならば
非有意側と判定する。
【００２５】この有意側／非有意側判定処理後、次式で
当該一様化ブロックの局所的閾値θ mnを決定する。ここ
で、ｃは補正係数である。
当該一様化ブロックの局所的閾値θ mnを決定する。ここ
で、ｃは補正係数である。
【００２６】 （有意側） θmn＝μmn−ｃσmn （非有意側） θmn＝μmn＋ｃσmn なお、図４に一様化ブロックの局所的閾値算出処理を説
明する説明図を示す。例えば図４に示す場合は、着目部
分領域（着目部分領域（ｍ，ｎ))の８近傍に対象ブロッ
クが５つ存在し、かつブロックの局所的閾値が着目領域
の平均より大きい部分領域数（即ち「３」）が低い部分
領域数（即ち「２」）よりも多いため、非有意側の領域
と判定されてその閾値が設定される。
明する説明図を示す。例えば図４に示す場合は、着目部
分領域（着目部分領域（ｍ，ｎ))の８近傍に対象ブロッ
クが５つ存在し、かつブロックの局所的閾値が着目領域
の平均より大きい部分領域数（即ち「３」）が低い部分
領域数（即ち「２」）よりも多いため、非有意側の領域
と判定されてその閾値が設定される。
【００２７】［ｂ−２］８近傍に対象ブロックが全く存
在しない場合 決定処理をスキップし、この処理の最後に、確定してい
る部分領域の局所的閾値の線形補間処理で算出する。 (III) 処理過程１０３では、各部分領域の中心に先に計
算された閾値を与え、閾値を画像全体にわたって線形補
間し、各画素ごとに２値化閾値を算出するようにする
（図２Ｓ７）。そして、画素単位で２値化し、２値画像
を得る（図２Ｓ８）。
在しない場合 決定処理をスキップし、この処理の最後に、確定してい
る部分領域の局所的閾値の線形補間処理で算出する。 (III) 処理過程１０３では、各部分領域の中心に先に計
算された閾値を与え、閾値を画像全体にわたって線形補
間し、各画素ごとに２値化閾値を算出するようにする
（図２Ｓ７）。そして、画素単位で２値化し、２値画像
を得る（図２Ｓ８）。
【００２８】即ち当該濃淡画像全体にわたって上記の局
所的閾値θmnを線形補間し、各画素ごとに２値化閾値を
算出する。この補間処理は隣接する４つの部分領域が１
処理単位となる。
所的閾値θmnを線形補間し、各画素ごとに２値化閾値を
算出する。この補間処理は隣接する４つの部分領域が１
処理単位となる。
【００２９】図５において、上記４つの部分領域の夫々
の中心Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを頂点とする四角形内の任意の画
素Ｔ（ｉ，ｊ）に対する閾値ｔ* ijは、各頂点に与えら
れた閾値をそれぞれθmn、θmn+1、θm+1,n+1 、θ
m+1,n とし、上記四角形の底辺と高さをそれぞれ、Ｐ、
Ｑ、上記四角形の左上の頂点から画素Ｔ（ｉ，ｊ）まで
の横、縦方向の長さをそれぞれａ，ｂとするとき、次式
で与えられる。
の中心Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄを頂点とする四角形内の任意の画
素Ｔ（ｉ，ｊ）に対する閾値ｔ* ijは、各頂点に与えら
れた閾値をそれぞれθmn、θmn+1、θm+1,n+1 、θ
m+1,n とし、上記四角形の底辺と高さをそれぞれ、Ｐ、
Ｑ、上記四角形の左上の頂点から画素Ｔ（ｉ，ｊ）まで
の横、縦方向の長さをそれぞれａ，ｂとするとき、次式
で与えられる。
【００３０】ｔ* ij＝θmn（１−ａ／Ｐ)(１−ｂ／Ｑ）
＋θm,n+1 （１−ａ／Ｐ)(ｂ／Ｑ）＋θm+1,n (ａ／Ｐ)
(１−ｂ／Ｑ）＋θm+1,n+1 (ａ／Ｐ)(ｂ／Ｑ） さらに、濃淡画像Ｇ（ｉ，ｊ）と上記画素間補間処理で
得られた閾値ｔ* ijとの大小から２値画像を生成する
（２値化）。
＋θm,n+1 （１−ａ／Ｐ)(ｂ／Ｑ）＋θm+1,n (ａ／Ｐ)
(１−ｂ／Ｑ）＋θm+1,n+1 (ａ／Ｐ)(ｂ／Ｑ） さらに、濃淡画像Ｇ（ｉ，ｊ）と上記画素間補間処理で
得られた閾値ｔ* ijとの大小から２値画像を生成する
（２値化）。
【００３１】図２を参照して図１に示す第１の処理過程
ないし第３の処理過程について説明したが、以下、図１
に示す処理過程１０４では、２値画像パターンを水平お
よび鉛直方向に走査し射影分布を計算する。そして、一
文字ずつその外接四角形で文字を切り出す。そして処理
過程１０５では、切り出された文字を登録された規準テ
ンプレートとマッチングを行い、認識結果を出力する。
ないし第３の処理過程について説明したが、以下、図１
に示す処理過程１０４では、２値画像パターンを水平お
よび鉛直方向に走査し射影分布を計算する。そして、一
文字ずつその外接四角形で文字を切り出す。そして処理
過程１０５では、切り出された文字を登録された規準テ
ンプレートとマッチングを行い、認識結果を出力する。
【００３２】ここで、本発明の処理性能を最大限に引き
出すキーポイントである背景分離直線のパラメータ調整
法について説明する。
出すキーポイントである背景分離直線のパラメータ調整
法について説明する。
【００３３】本手法は「ステップ１」、「ステップ
２」、「ステップ３」という３つの処理過程から構成さ
れる。 「ステップ１」オペレータが図６に示すような処理画像
に部分領域のブロック枠が重畳された画面を見ながら各
領域が対象ブロックか背景ブロックかを判断しマウスで
指定する。すなわち、ある部分領域を対象ブロックと指
定すれば、濃度の平均が当該部分領域の値より小さく、
標準偏差が大きくなるすべての部分領域が選択されて、
それらも対象ブロックとして、画面に重畳表示される。
一方、ある部分領域を一様化ブロックと指定すれば、濃
度の平均が当該部分領域の値より大きく、標準偏差が小
さくなるすべての部分領域が選択されて、それらも一様
化ブロックとして、重畳表示される。
２」、「ステップ３」という３つの処理過程から構成さ
れる。 「ステップ１」オペレータが図６に示すような処理画像
に部分領域のブロック枠が重畳された画面を見ながら各
領域が対象ブロックか背景ブロックかを判断しマウスで
指定する。すなわち、ある部分領域を対象ブロックと指
定すれば、濃度の平均が当該部分領域の値より小さく、
標準偏差が大きくなるすべての部分領域が選択されて、
それらも対象ブロックとして、画面に重畳表示される。
一方、ある部分領域を一様化ブロックと指定すれば、濃
度の平均が当該部分領域の値より大きく、標準偏差が小
さくなるすべての部分領域が選択されて、それらも一様
化ブロックとして、重畳表示される。
【００３４】図３と同様な、各部分領域の濃度平均と標
準偏差（正規化済み）のデータ分布を示した図７におい
て、例えば点ＰO が対象ブロックと指定された部分領域
のデータを表すものとすれば、図中左上の矩形領域内に
存在するすべての部分領域が対象ブロックと教示された
ことになる。こうしたブロック指定操作を、どちらのブ
ロックとも判別されていない部分領域数が２０ないし５
０程度になるまで反復する。なお点ＰB の側は一様化ブ
ロックの側を表している。 「ステップ２」上記未判別部分領域のデータ（図８中の
□に相当）を用いて線形最小２乗法による直線フィッテ
ィングが行われて、背景分離直線が設定される。ある部
分領域を表すデータ点がこの直線の上か下かを判定する
ことで、すべての残りの部分領域が対象ブロックか背景
ブロックかを判別可能である。 「ステップ３」原画像に判別結果が重畳表示された画面
を操作者が見ながら、必要に応じて、着目した部分領域
について対象ブロックから一様化ブロック、あるいは一
様化ブロックから対象ブロックへ変更する再教示を行
う。同時に以下の計算式で、背景分離直線の傾きと切片
を更新する。
準偏差（正規化済み）のデータ分布を示した図７におい
て、例えば点ＰO が対象ブロックと指定された部分領域
のデータを表すものとすれば、図中左上の矩形領域内に
存在するすべての部分領域が対象ブロックと教示された
ことになる。こうしたブロック指定操作を、どちらのブ
ロックとも判別されていない部分領域数が２０ないし５
０程度になるまで反復する。なお点ＰB の側は一様化ブ
ロックの側を表している。 「ステップ２」上記未判別部分領域のデータ（図８中の
□に相当）を用いて線形最小２乗法による直線フィッテ
ィングが行われて、背景分離直線が設定される。ある部
分領域を表すデータ点がこの直線の上か下かを判定する
ことで、すべての残りの部分領域が対象ブロックか背景
ブロックかを判別可能である。 「ステップ３」原画像に判別結果が重畳表示された画面
を操作者が見ながら、必要に応じて、着目した部分領域
について対象ブロックから一様化ブロック、あるいは一
様化ブロックから対象ブロックへ変更する再教示を行
う。同時に以下の計算式で、背景分離直線の傾きと切片
を更新する。
【００３５】（ａ）一様化ブロックを対象ブロックに修
正 ｃ´ｔｈ＝（σ−ｙ0 ）／μ 、ｙ0´＝ｙ0−δ （ｂ）対象ブロックを一様化ブロックに修正 ｃ´ｔｈ＝（σ−ｙ0 ）／μ 、ｙ0´＝ｙ0＋δ 但し ｃ´ｔｈ：修正後の背景分離直線の傾き ｙ0 ：背景分離直線の切片 μ：再教示する部分領域の濃度平均 σ：再教示する部分領域の濃度標準偏差 δ：微小マージン ｙ0´：修正後のｙ0 以上の処理で、一連の背景分離直線設定を完了する。
正 ｃ´ｔｈ＝（σ−ｙ0 ）／μ 、ｙ0´＝ｙ0−δ （ｂ）対象ブロックを一様化ブロックに修正 ｃ´ｔｈ＝（σ−ｙ0 ）／μ 、ｙ0´＝ｙ0＋δ 但し ｃ´ｔｈ：修正後の背景分離直線の傾き ｙ0 ：背景分離直線の切片 μ：再教示する部分領域の濃度平均 σ：再教示する部分領域の濃度標準偏差 δ：微小マージン ｙ0´：修正後のｙ0 以上の処理で、一連の背景分離直線設定を完了する。
【００３６】本発明を適用して得られた処理例を以下に
示す。図９（ａ）は鋳物に打刻された刻印文字の原画像
（サイズ５００×１２０画素）であり、図９（ｂ）は対
象ブロックと決定されたすべての部分領域について当該
領域の外枠を原画像に重畳表示した図であり、図９
（ｃ）は本発明の２値化方法を用いて得られた２値画像
である。ここで、部分領域のサイズとして１２×１２画
素を与え、背景分離直線の判定前の濃度平均と標準偏差
の正規化処理は、画像全体の濃度平均値と標準偏差を用
いた。
示す。図９（ａ）は鋳物に打刻された刻印文字の原画像
（サイズ５００×１２０画素）であり、図９（ｂ）は対
象ブロックと決定されたすべての部分領域について当該
領域の外枠を原画像に重畳表示した図であり、図９
（ｃ）は本発明の２値化方法を用いて得られた２値画像
である。ここで、部分領域のサイズとして１２×１２画
素を与え、背景分離直線の判定前の濃度平均と標準偏差
の正規化処理は、画像全体の濃度平均値と標準偏差を用
いた。
【００３７】比較として、従来広く用いられている既存
の判別分析方法により２値化した画像を図１０（ａ）
に、既存の動的２値化法（特開昭６１−１９４５８０号
公報）を適用して得られた処理結果を図１０（ｂ）に示
す。これらの図を見れば明らかなように、本発明による
方法では、背景の雑音性パターンに左右されることなく
背景ノイズの少ない鮮明な２値画像を取得できている。
の判別分析方法により２値化した画像を図１０（ａ）
に、既存の動的２値化法（特開昭６１−１９４５８０号
公報）を適用して得られた処理結果を図１０（ｂ）に示
す。これらの図を見れば明らかなように、本発明による
方法では、背景の雑音性パターンに左右されることなく
背景ノイズの少ない鮮明な２値画像を取得できている。
【００３８】上の記述では濃淡画像の２値化方法につい
て説明したが、当該濃淡画像の２値化方法をデータ処理
が実行できるプログラムの形で保持することができる。
このことから、本願発明は当該プログラムを保存した記
録媒体をも発明の対象としており、本願明細書の特許請
求の範囲に記述されている。
て説明したが、当該濃淡画像の２値化方法をデータ処理
が実行できるプログラムの形で保持することができる。
このことから、本願発明は当該プログラムを保存した記
録媒体をも発明の対象としており、本願明細書の特許請
求の範囲に記述されている。
【００３９】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
情景中の文字認識や物体識別のための領域抽出として、
そのものの形状情報を保存しつつ、濃淡画像から半自動
的にかつ安定に所望の２値画像を得ることが可能とな
る。背景分離直線による対象ブロック／一様化ブロック
の判別と隣接する対象ブロックの局所的閾値を用いた一
様化ブロックの局所的閾値設定の適正化により、着目す
る文字や図形などは背景中の雑音性パターンに左右され
ることなく背景から分離、抽出される。また、人間の知
識を積極的に利用するインタラクティブな教示インタフ
ェースによって、パラメータ調整作業を支援し、作業時
間短縮を実現できる。
情景中の文字認識や物体識別のための領域抽出として、
そのものの形状情報を保存しつつ、濃淡画像から半自動
的にかつ安定に所望の２値画像を得ることが可能とな
る。背景分離直線による対象ブロック／一様化ブロック
の判別と隣接する対象ブロックの局所的閾値を用いた一
様化ブロックの局所的閾値設定の適正化により、着目す
る文字や図形などは背景中の雑音性パターンに左右され
ることなく背景から分離、抽出される。また、人間の知
識を積極的に利用するインタラクティブな教示インタフ
ェースによって、パラメータ調整作業を支援し、作業時
間短縮を実現できる。
【図１】本発明によって刻印文字を認識する処理の一実
施例を示した図である。
施例を示した図である。
【図２】本発明の核となる動的２値化処理の詳細な流れ
図を示した図である。
図を示した図である。
【図３】濃淡画像について横軸に各部分領域の正規化さ
れた濃度の平均値、縦軸にその標準偏差をプロットして
得られる典型的な点列データの一例である。
れた濃度の平均値、縦軸にその標準偏差をプロットして
得られる典型的な点列データの一例である。
【図４】一様化ブロックの局所的閾値算出処理を説明す
る補助図である。
る補助図である。
【図５】部分領域の局所的閾値から各画素単位で２値化
閾値を算出する画素間補間処理の説明図である。
閾値を算出する画素間補間処理の説明図である。
【図６】処理対象の原画像に部分領域を表すブロック枠
を重畳表示したウィンドウの一例である。
を重畳表示したウィンドウの一例である。
【図７】操作者が部分領域を対象ブロック／一様化ブロ
ックとして手動で教示することによって内部的に実行さ
れる処理の説明図である。
ックとして手動で教示することによって内部的に実行さ
れる処理の説明図である。
【図８】線形最小２乗法を用いて背景分離直線の傾きと
切片を決定する処理の説明図である。
切片を決定する処理の説明図である。
【図９】本発明による２値化処理の結果を説明する図で
ある。
ある。
【図１０】図（ａ）は既存の判別分析方法を適用して得
られた処理の結果を示す図であり、図（ｂ）は既存の動
的２値化法（特開昭６１−１９４５８０号公報）を適用
して得られた処理の結果を示す図である。
られた処理の結果を示す図であり、図（ｂ）は既存の動
的２値化法（特開昭６１−１９４５８０号公報）を適用
して得られた処理の結果を示す図である。
１０１：背景分離直線による判定処理 １０２：部分領域の局所的閾値決定処理 １０３：画素間補間処理と２値化 １０４：文字切り出し処理 １０５：文字認識処理
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 田中 弘一 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 (72)発明者 奥平 雅士 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B047 AA01 AB02 CB23 DB06 DC04 DC09 5B057 BA24 CA08 CA12 CA16 CB06 CB12 CB16 CC02 CE09 CE12 CH08 DA08 DB02 DB09 DC02 DC23 5C076 AA36 BA06 CA02 5C077 MP01 PP27 PP65 PQ18 PQ19 RR03 RR15 RR19
Claims (8)
- 【請求項１】 処理対象の濃淡画像を小領域である部分
領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が２値化
したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に
該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局
所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を
決定し、２値化する濃淡画像の２値化方法であって、 分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算
出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象
ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を
設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１
の処理過程と、 上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局
所的閾値を決定する第２の処理過程と、 各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分
領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡
画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小によ
り２値化する第３の処理過程と、 を組み合わせて実行することを特徴とする濃淡画像の２
値化方法。 - 【請求項２】 請求項１記載の濃淡画像の２値化方法で
あって、 上記第１の処理過程における各部分領域の平均値と標準
偏差とは、当該濃淡画像全体に属する画素の濃度値の最
大値と最小値、あるいは当該濃淡画像全体に属する画素
全体の濃度値の平均値と標準偏差を用いて正規化するこ
とを特徴とする濃淡画像の２値化方法。 - 【請求項３】 請求項１記載の濃淡画像の２値化方法で
あって、 上記第２の処理過程において一様化ブロックと判定され
た部分領域の局所的閾値は、当該部分領域の濃度値の平
均値および標準偏差と、当該部分領域に隣接しかつ対象
ブロックと判定された部分領域の局所的閾値とによって
決定されることを特徴とする濃淡画像の２値化方法。 - 【請求項４】 請求項１記載の濃淡画像の２値化方法で
あって、 上記第１の処理過程における対象ブロックと一様化ブロ
ックとを判別する背景分離直線設定において、各部分領
域の正規化された濃度の平均値と標準偏差とのデータ群
から最小２乗法による直線フィッティングを用いて上記
直線の傾きと切片を決定することを特徴とする濃淡画像
の２値化方法。 - 【請求項５】 請求項１記載の濃淡画像の２値化方法で
あって、 上記第１の処理過程における対象ブロックと一様化ブロ
ックとを判別する背景分離直線設定において、まず画面
を見ながらオペレータが部分領域の数箇所を対象ブロッ
クか一様化ブロックかを判断して指定したデータにフラ
グを設けて、次に残りの未指定部分領域の正規化された
濃度の平均値と標準偏差とのデータ群を用いて線形最小
２乗法により直線フィッティングを実行し、最後にオペ
レータが判別結果画面を見て所望の結果に合致するよう
に再指定することで微調整が行われる処理過程、ならび
に、上記直線の傾きと切片と２パラメータとの最適化を
図る上述の処理過程を支援するユーザインタフェースを
少なくとも有することを特徴とする濃淡画像の２値化方
法。 - 【請求項６】 処理対象の濃淡画像を小領域である部分
領域に分割し、各部分領域ごとに当該部分領域が２値化
したい対象を含む対象ブロックかそうでない背景領域に
該当する一様化ブロックかを判定し、当該部分領域の局
所的閾値ならびに当該濃淡画像に属する全画素の閾値を
決定し、２値化する濃淡画像の２値化方法を記述したプ
ログラムを記録した記録媒体であって、 当該プログラムが、 分割された各部分領域に属する画素の濃度値に対して算
出した当該平均値と当該標準偏差とにもとづいて、対象
ブロックと一様化ブロックとを判別する背景分離直線を
設定して対象ブロックと一様化ブロックを判定する第１
の処理過程と、 上記第１の処理過程の判別結果を用いて該部分領域の局
所的閾値を決定する第２の処理過程と、 各部分領域に対して得られた当該局所的閾値を当該部分
領域の中心に与え、補間処理を用いて算出した当該濃淡
画像の全画素の閾値と当該濃淡画像の濃度値の大小によ
り２値化する第３の処理過程と、 を組み合わせて実行する濃淡画像の２値化方法を記述し
たものであることを特徴とする濃淡画像の２値化プログ
ラムを記録した記録媒体。 - 【請求項７】 請求項６の濃淡画像の２値化プログラム
を記録した記録媒体であって、 上記プログラムにおける第１の処理過程が、 画像を小領域に分割し、 当該分割した各部分領域ごとに、平均と標準偏差と濃度
ヒストグラムとを計算して、当該濃度ヒストグラムを利
用し各部分領域についての２値化閾値を算出し、 各部分領域の濃度平均と標準偏差とから、２値化したい
対象を含む対象ブロックと背景として一様とみなす一様
化ブロックとを判別する背景分離直線を設定し、 当該背景分離直線を用いて、対象ブロックか一様化ブロ
ックかを判定する処理を実行し、 上記プログラムにおける第２の処理過程が、 上記判定された対象ブロックについては、当該ブロック
の局所的閾値を、上記第１の処理過程で得られている２
値化閾値を利用して決定し、 上記一様化ブロックについては、当該ブロックの局所的
閾値を、当該ブロックの濃度平均と標準偏差と隣接して
いる対象ブロックの局所的閾値とを用いて決定する処理
を実行し、 上記プログラムにおける第３の処理過程が、 対象ブロックと一様化ブロックとの両者に対して、夫々
のブロックの局所的閾値を当該夫々のブロックの中心に
与えた上で、画像全体にわたって当該局所的閾値を線形
補間し、 各画素ごとに、当該線形補間した閾値を用いて、各画素
を２値化した２値画像を得る処理を実行することを特徴
とする濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項８】 請求項６の濃淡画像の２値化プログラム
を記録した記録媒体であって、 上記プログラムにおける第１の処理過程が、 画像を小領域に分割し、 当該分割した各部分領域ごとに、平均と標準偏差と濃度
ヒストグラムとを計算して、当該濃度ヒストグラムを利
用し各部分領域についての２値化閾値を算出し、 各部分領域の濃度平均と標準偏差とから、２値化したい
対象を含む対象ブロックと背景として一様とみなす一様
化ブロックとを判別する背景分離直線を設定し、 当該背景分離直線を用いて、対象ブロックか一様化ブロ
ックかを判定する処理を実行し、 上記プログラムにおける第２の処理過程が、 上記判定された対象ブロックについては、当該ブロック
の局所的閾値を、上記第１の処理過程で得られている２
値化閾値を利用して決定し、 上記一様化ブロックについては、当該ブロックに属する
部分領域全体を背景色にて一様に塗りつぶす処理を実行
し、 上記プログラムにおける第３の処理過程が、 対象ブロックに対して、夫々のブロックの局所的閾値を
当該夫々のブロックの中心に与えた上で、画像全体にわ
たって当該局所的閾値を線形補間し、 各画素ごとに、当該線形補間した閾値を用いて、各画素
を２値化した２値画像を得る処理を実行することを特徴
とする濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒
体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16945399A JP3636936B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16945399A JP3636936B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000357226A true JP2000357226A (ja) | 2000-12-26 |
| JP3636936B2 JP3636936B2 (ja) | 2005-04-06 |
Family
ID=15886886
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16945399A Expired - Fee Related JP3636936B2 (ja) | 1999-06-16 | 1999-06-16 | 濃淡画像の２値化方法および濃淡画像の２値化プログラムを記録した記録媒体 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3636936B2 (ja) |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100612500B1 (ko) | 2004-11-02 | 2006-08-14 | 삼성전자주식회사 | 오브젝트의 균일성을 판단하는 화상형성장치 및 그 방법 |
| US7330600B2 (en) | 2002-09-05 | 2008-02-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device estimating black character color and ground color according to character-area pixels classified into two classes |
| US7480397B2 (en) | 2003-04-18 | 2009-01-20 | Casio Computer Co., Ltd. | Fingerprint image reading apparatus |
| JP2009027715A (ja) * | 2007-07-20 | 2009-02-05 | Sharp Corp | 画像データの色補正方法及びシステム |
| JP2010186401A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 |
| JP2016201083A (ja) * | 2015-04-07 | 2016-12-01 | 東芝テック株式会社 | 画像処理装置及びコンピュータ可読記憶媒体 |
| CN106991753A (zh) * | 2017-04-07 | 2017-07-28 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种图像二值化方法及装置 |
| JP2018195047A (ja) * | 2017-05-17 | 2018-12-06 | Kddi株式会社 | シルエット抽出装置、方法およびプログラム |
| JP2022174811A (ja) * | 2021-05-12 | 2022-11-25 | 株式会社マイクロ・テクニカ | 刻印文字の検査装置および検査方法 |
| CN120808565A (zh) * | 2025-06-24 | 2025-10-17 | 浙江中智检测技术有限公司 | 环氧乙烷报警仪检测方法 |
-
1999
- 1999-06-16 JP JP16945399A patent/JP3636936B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7330600B2 (en) | 2002-09-05 | 2008-02-12 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing device estimating black character color and ground color according to character-area pixels classified into two classes |
| US7480397B2 (en) | 2003-04-18 | 2009-01-20 | Casio Computer Co., Ltd. | Fingerprint image reading apparatus |
| KR100612500B1 (ko) | 2004-11-02 | 2006-08-14 | 삼성전자주식회사 | 오브젝트의 균일성을 판단하는 화상형성장치 및 그 방법 |
| US8125692B2 (en) | 2004-11-02 | 2012-02-28 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Image forming device to determine uniformity of image object and method thereof |
| JP2009027715A (ja) * | 2007-07-20 | 2009-02-05 | Sharp Corp | 画像データの色補正方法及びシステム |
| US8223395B2 (en) | 2007-07-20 | 2012-07-17 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for refining text color in a digital image |
| JP2010186401A (ja) * | 2009-02-13 | 2010-08-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像処理装置、画像処理方法、プログラム及び記録媒体 |
| JP2016201083A (ja) * | 2015-04-07 | 2016-12-01 | 東芝テック株式会社 | 画像処理装置及びコンピュータ可読記憶媒体 |
| CN106991753A (zh) * | 2017-04-07 | 2017-07-28 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种图像二值化方法及装置 |
| JP2018195047A (ja) * | 2017-05-17 | 2018-12-06 | Kddi株式会社 | シルエット抽出装置、方法およびプログラム |
| JP2022174811A (ja) * | 2021-05-12 | 2022-11-25 | 株式会社マイクロ・テクニカ | 刻印文字の検査装置および検査方法 |
| CN120808565A (zh) * | 2025-06-24 | 2025-10-17 | 浙江中智检测技术有限公司 | 环氧乙烷报警仪检测方法 |
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|---|---|
| JP3636936B2 (ja) | 2005-04-06 |
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