JPH06266897A - 背景付き文字列からの文字列画像の抽出処理方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】新聞の見出しや雑誌の表紙のように，テクスチ
ャや網点または濃淡からなる背景画像もつ文字列を含む
画像から，背景部分と，文字列画像の部分の濃度とを分
離し，画像の濃淡を利用して文字列画像のみを抽出する
ことを目的とする。 【構成】入力された多値画像の各領域における濃度分布
を求め，文字部分が均一な濃度であることを利用して，
濃度分布の違いから画像上の領域の濃度差をつける手段
２〜７により，ある濃度の領域を文字部として黒くし，
その他の領域を白くした文字列画像の候補を１つまたは
複数生成し，その中から与えられた値を用いて候補同士
を比較し，信頼度の高い順に画像を選択できるようにす
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は背景付き文字列からの文
字列画像の抽出処理方式であって，新聞の見出しや，雑
誌の表紙，広告といった，文字部分以外に背景画像を持
つ文字列から，文字のみの画像を取り出す技術に関す
る。応用的な分野としては，これらの背景画像を持つ文
字列の情報を，ＯＣＲ（Optical Character Reader）を
用いて文字コード化する分野があり，文字コード化率を
向上させることができる。

【０００２】

【従来の技術】可視画像としての文字列画像は，白い紙
の上では白い背景，新聞の見出しの場合では，例えば微
細な模様の繰り返しによる画像であるテクスチャによる
背景，雑誌の表紙の場合では，例えば色による背景とい
った，背景画像を持っている。背景付きの文字画像から
文字列が読みとれるのは，背景と文字列との濃淡の差，
もしくは色の差が存在するからであり，背景付き文字列
画像から文字列の部分のみの画像を抽出する技術のポイ
ントとしては，背景画像の濃度や色と文字列部の濃度や
色を判断できればよい。

【０００３】従来の技術としては，以下のようなものが
知られている。 (1) 自動車のナンバープレートからの文字列の読みとり
のように，均一な背景画像中に線画像として文字列が存
在すると仮定して，多値画像を２値化することで文字列
部分を抽出する手法（例えば，塩昭夫，“情景中文字の
検出のための動的２値化処理法”，信学論Ｄ分冊，Vol.
J71-D, No.5, pp.863-873, 1988）がある。しかし，新
聞の見出し画像のように背景画像が均一な濃度ではな
く，テクスチャといった模様になっている場合には，模
様と文字列を区別することが不可能である。

【０００４】(2) 新聞の見出しの場合，背景の多くは２
値画像のテクスチャとして表現されているので，その特
徴を利用して，背景画像を消去する方法（例えば，酒匂
他，“自己組織化多重解像度フィルタによるテクスチャ
識別”，信学論Ｄ-II, Vol.J73-Ｄ-II No.4, pp.562-57
3, 1990）や，背景上に書かれている文字列の，文字の
周囲に存在する淵に着目して，画像の収縮，膨張を繰り
返すことにより，文字列のみの抽出方法（例えば，岡本
他，“膨張／収縮を用いた地模様のある見出しからの文
字の抽出”，信学技報ＩＥ90-120, 1990）がある。

【０００５】以上のような研究が行われてきたが，新聞
の見出しに限っても，部分的に背景画像の形状が異なる
グラデーションした画像や，文字部と背景画像の境界が
はっきりしない画像や，裏写りのあるような画像に対し
ては，文字列画像のみを抽出することはできなかった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】新聞の見出しや雑誌の
表紙のような背景付きの画像の場合には，背景の種類が
テクスチャや網点によるもの，色の差によるもの，輪郭
線のみの画像で背景と文字列が同色であるものと多数の
種類が存在するが，先に述べた方式の内，テクスチャの
特徴を利用する手法は，輪郭線のみのような背景画像と
文字列の形状が同一なものからは，白い背景に文字列の
画像を生成できず，また，文字の輪郭線を用いて文字列
画像のみを生成する手法では，輪郭線と背景画像の形状
のみを利用しているために，形状の類似した部分を持つ
文字画像は抽出できないといった問題点があった。

【０００７】本発明は，このような問題点に対し，テク
スチャによって表現された画像や，色，濃淡によって表
現されたいずれの画像からも文字列を抽出できるよう
に，網点やテクスチャによって表現された新聞の見出し
の場合でも，適当な単位面積あたりの黒画素領域と白画
素領域の大きさの比から，疑似的な多値画像として扱う
事で，紙の上で２値画像として表現される画像も，濃淡
や色による背景を持つ画像と共に，背景部分と，文字列
画像の部分の濃度とを分離し，画像の濃淡を利用して，
白い地に黒い文字列部分の画像のみを生成することを目
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，請求項１の発明は，入力された多値画像の背景付
き文字列画像に対し，あらかじめ与えられた単位面積に
おける画像の濃度と出現頻度を格納する手段と，与えら
れた濃度の分布の計算法にしたがって，画像の各部分の
濃度の分布を与えられたパターンに当てはめて，濃度の
分布の違いを画像上の該領域の濃度として黒画素の濃度
の範囲と白画素の範囲の濃度との閾値を決定する手段
と，濃度差から画像を２値化する手段によって，１つ以
上の複数個の文字列画像の候補を生成し，生成された画
像の中から，画像中に占める黒画素の領域の大きさと，
あらかじめ与えられている黒画素の占める領域の大きさ
に対する，白地に黒文字列画像が生成されている可能性
の高さの値とを比較することにより，該候補画像の中か
ら信頼できる画像を選択する。

【０００９】請求項２の発明は，入力された画像の背景
が例えば網点やテクスチャのように，黒い画像領域と白
い画像領域の密度を変化させることで疑似的に多値画像
として表現する画像である際に，単位面積毎に画像の濃
度の変化を計測し，得られた濃度変化の大きさに対し，
濃度の変化が小さい領域を文字列部として，黒い画素を
表現する濃度を与え，濃度の変化が大きい領域を背景と
して，白い画素を表現する濃度を与える，濃度の変化の
少ない部分を強調する手段を有し，濃度の変化の大きい
部分に背景を示す白い濃度を与えることにより，白い背
景に黒い文字列画像を生成する。

【００１０】請求項３の発明は，入力された画像の背景
が，例えば網点やテスクチャのように，黒い画像領域と
白い画像領域の密度を変化させることで疑似的に多値画
像として表現する画像や，さらには文字列部分以外にも
部分的に文字列部分とは異なる濃度による背景画像を持
つ際に，単位面積毎に画像の濃度の変化を計測する手段
と，計測した濃度の変化の値とあらかじめ与えられた閾
値とを比較して，変化の大きい部分のみの画像を生成す
る手段と，変化の大きい部分と入力された原画像を重ね
合わせる手段と，変化の大きい部分と濃度の変化の少な
い領域のうち，白色に近い濃度を持つ画像領域とを白く
し，黒色に近い画像領域を黒くすることと，変化の大き
い部分と濃度の変化の少ない領域のうち，黒色に近い濃
度を持つ画像領域とを白くし，白色に近い画像領域を黒
くする手段を有し，濃度の変化の大きな領域と，濃度の
変化の小さな領域の一方の濃度の画素に対し背景を示す
白い画素を表現する濃度を与え，濃度の変化の小さな領
域の他方の濃度の画素に対して文字部を示す黒い濃度を
与えることにより，白い背景に黒い文字列画像を生成す
る。

【００１１】請求項４の発明は，入力された画像が，例
えば文字が輪郭線のみで表現され，背景部と文字の内部
の濃度に差が少ない時に，画像の周囲から文字列を表現
する輪郭線に向かって，各画素の値をあらかじめ与えら
れた濃度に置き換える手段によって，文字列内部と背景
部分との濃度差を大きくする。

【００１２】請求項５の発明は，入力画像がＲＧＢ（Re
d,Green,Blue）の３原色によって表現されるカラー画像
である際に，ＲＧＢの各信号の濃度から，輝度信号を計
算する手段と，Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれか一色もしくは二色
のみの濃度から，輝度信号を計算する手段とを備えるこ
とで，例えばカラー画像として表現される雑誌の表紙の
ような画像中の文字列部分を，請求項１に示す少なくと
も３値以上の階調を持つ背景付き文字列画像として表現
する。

【００１３】

【作用】例えば入力された多値画像の背景付き文字列画
像の背景は，テクスチャや灰色の濃度，網点などさまざ
まの場合が存在する。しかしテクスチャや網点による背
景画像の場合には，ある単位面積あたりに占める黒い画
素の領域の割合，もしくは各画素が灰色の濃度を持つ場
合には，ある単位面積あたりの平均濃度によって，個々
の単位面積の濃度を決定できる。背景上の文字が読みと
れるためには，文字の部分と背景の部分にコントラスト
の差が必要である。そこで請求項１の発明は，あらかじ
め与えられた単位面積と濃度の分布の計算法にしたがっ
て，画像の各単位面積における濃度の分布を計測し，画
像上の各領域における濃度の分布を求め，文字の部分は
均一な濃度を持っていることから，濃度の分布の違いを
画像上の該領域の濃度として濃度差をつける手段によっ
て，ある濃度の領域を文字部として現在の画素値よりも
黒くし，その他の領域を白くすることで，少なくとも一
つ以上の複数の背景白・文字列黒の多値画像による候補
を生成し，画像上での濃度差から，多値画像による候補
を２値化する手段によって，１つ以上の複数個の白黒の
２値画像による文字列画像の候補を生成し，白い地に黒
い文字が表現されている際に黒い領域が占める割合は，
ある範囲の中に収まることから，生成された画像の中か
ら，画像中に占める黒画素の領域の大きさと，あらかじ
め与えられている黒画素の占める領域の大きさに対す
る，白地に黒文字列画像が生成されている可能性の高さ
の値とを比較することにより，該候補画像の中から白い
地に黒い文字による画像として信頼できる画像を選択で
きることを特徴とする。

【００１４】請求項２の発明は，例えば入力された画像
の背景が例えば網点やテクスチャのように，黒画像領域
と白い画像領域の密度を変化させることで疑似的に多値
画像として表現する画像である際に，ある単位面積で見
ると文字部は均一な濃度を持つのに対し，テクスチャや
網点の領域は，周囲の領域との間で濃度の変化が大きい
ため，単位面積毎に画像の濃度の変化を計測する手段
と，計測した結果得られた，変化の大きさの値によっ
て，濃度の変化が小さい部分を文字列部として，黒い画
素を表現する濃度を与え，濃度の変化が大きい部分を背
景として，白い画素を表現する濃度を与えることによ
り，白い背景に黒い文字列画像を生成できることを特徴
とする。

【００１５】請求項３の発明は，入力された画像の背景
が例えば網点やテクスチャのように，黒い画像領域と白
い画像領域の密度を変化させることで疑似的に多値画像
として表現する画像や，さらには文字列部分以外にも部
分的に文字列部分とは異なる濃度による背景画像を持つ
際に，濃度の変化の小さい部分に黒い画素を割り当てる
と，背景部分の一部も黒くなるため，単位面積毎に画像
の濃度の変化を計測する手段と，計測した濃度の変化の
値とあらかじめ与えられた閾値とを比較して，変化の大
きい部分のみの画像を生成する手段と，変化の大きい部
分と入力された原画像を重ね合わせ，変化の大きい部分
と濃度の変化の少ない領域のうち，白色に近い濃度を持
つ画像領域とを白くし，黒色に近い画像領域を黒くする
事と，変化の大きい部分と濃度の変化の少ない領域のう
ち，黒色に近い濃度を持つ画像領域とを白くし，白色に
近い画像領域を黒くすることによって，濃度の変化の大
きな部分と小さな部分を分離し，複数の候補を生成する
ことで，白い背景に黒い文字列画像を生成できることを
特徴とする。

【００１６】請求項４の場合は，入力された画像が，例
えば文字が輪郭線のみで表現され，背景部と文字の内部
の濃度に差が少ない時に，個々の文字の外部を文字の内
部と異なる濃度に置き換えれば文字の領域と背景領域を
分離することができるので，画像の周囲から文字列を表
現する輪郭線に向かって，各画素の値をあらかじめ与え
られた濃度に置き換える手段によって，文字列内部と背
景部分との濃度差を大きくできることを，特徴とする。

【００１７】請求項５の発明は，入力画像がＲＧＢ（Re
d,Green,Blue）の３原色によって表現されるカラー画像
である際に，ＲＧＢの３色の信号全てを用いて単に輝度
信号を計算しただけでは，背景と文字部の配色によっ
て，文字列と背景が同色になる場合が存在するので，Ｒ
ＧＢの各信号の濃度から，輝度信号を計算する手段と，
Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれか一色もしくは二色のみの濃度か
ら，輝度信号を計算する手段とを備えることで，例えば
カラー画像として表現される雑誌の表紙のような画像中
の文字列部分を，請求項１に示す少なくとも３値以上の
階調を持つ背景付き文字列画像として，表現できること
を特徴とする。

【００１８】

【実施例】

〔実施例１〕本発明の実施例を，図面を用いて詳細に説
明する。本発明は，新聞の見出しや，本の表紙のような
カラーの画像といった，文字列の画像と，文字ではない
背景画像が合成された画像全般に対して有効であるが，
ここでは典型的な背景付きの文字列画像として図２に示
すような新聞の見出しを例として説明する。

【００１９】典型的な新聞の見出しは図２に示すよう
に，文字列部分が黒く，背景部分が文字列よりも薄い灰
色の画像として表現される（ａ）のような画像，文字列
部分が白く，背景部分が文字列よりも濃い灰色の画像と
して表現される（ｂ）のような画像，文字列の部分は黒
いが，背景部分の濃度が部分的に変化しているような画
像として表現される（ｃ）のような画像，文字列部が白
く背景部分の濃度が部分的に変化しているような画像と
して表現される（ｄ）の画像，背景部，文字列部が共に
薄い灰色の画像として表現され，輪郭線のみが濃い灰色
の（ｅ）の画像，背景部，文字部が共に濃い灰色の画像
として表現され輪郭線のみが薄い灰色の画像として表現
される（ｆ）の画像が存在する。

【００２０】本発明の処理方式により，これら図２の
（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ），（ｅ），（ｆ）とい
った背景付きの文字列画像から，（ｇ）のように白い背
景に黒文字の文字列画像が生成される。

【００２１】本発明の一実施例における構成は，図１に
示すように，少なくとも３階調以上の多値画像として表
現される背景付きの文字列画像を一時的に格納する多値
画像バッファ１と，入力された画像の背景部が文字部よ
りも濃度が薄い図２（ａ）のタイプの画像として文字部
を強調する処理を行う背景白・文字列黒処理部２と，入
力された画像の背景部が文字部よりも濃度が濃い図２
（ｂ）のタイプの画像として文字部を強調する処理を行
う背景黒・文字列白処理部３と，入力された画像の背景
部の濃淡が部分的に異なるグラデーション画像であり文
字列部分は黒であるような図２（ｃ）のタイプの画像と
して処理を行う背景グラデーション・文字列黒処理部４
と，入力された画像の背景部の濃淡が部分的に異なるグ
ラデーション画像であり文字列部分は白であるような図
２（ｄ）のタイプの画像として処理を行う背景グラデー
ション・文字列白処理部５と，入力された画像の背景部
と文字部の濃度差が小さく，文字の輪郭線のみが黒線と
して存在する図２（ｅ）のタイプの画像として処理する
背景白・文字列白処理部６と，入力された画像の背景部
と文字部の濃度差が小さく，文字の輪郭線のみが白線と
して存在する図２（ｆ）のタイプの画像として処理する
背景黒・文字列黒処理部７と，上記各処理部２，３，
４，５，６，７によって生成された，文字部，背景画像
のそれぞれが均一な濃度を持つ，濃度差が大きい多値画
像を，背景部を白とし，文字部を黒として２値化する２
値画像生成部８と，２値化された少なくとも１種類以上
の画像の白画像の領域の大きさと黒画像の領域の大きさ
とから，文字画像が正しく抽出されている画像から順に
画像に順位をつける生成画像候補比較部９と，順位づけ
された画像を格納する候補画像バッファ１０の，１０個
のモジュールからなる。

【００２２】背景白・文字列黒処理部２は，図３に示す
ように，入力された多値画像の各画素の濃度の値をもと
に多値画像の各階調の値に対する画素の出現頻度を記憶
する出現頻度バッファ１１と，出現頻度バッファ１１の
値を白画素値の方から順に調べ，出現頻度の最大値を見
つけ，その最大値の画素値から黒画素方向にさらに出現
頻度を調べ，あらかじめ与えられた閾値よりも出現頻度
が小さくなった階調の値を出力する白画素範囲計算部１
２と，白画素範囲計算部１２から得られた白画素として
確定した範囲の濃度の画素を白画素とし，残りの階調の
範囲にある濃度の画素を黒画素から白画素の範囲に均等
に再配置する濃度変換部１３と，濃度変換された画像
を，各画素の濃度とその画素の８近傍の画素の濃度を用
いて，画像の平滑化を行う画像平滑化処理部１４と，平
滑化された画像から文字列の部分を強調するための画像
強調部１５と，強調された画像による濃度の凸凹を平滑
化する画像平滑化処理部１６から構成される。

【００２３】背景黒・文字列白処理部３は，図４に示す
ように，入力された多値画像を反転する画像反転部２１
と，白黒の濃度を反転させた画像を，各画素の濃度とそ
の画素の８近傍の画素の濃度を用いて，画像の平滑化を
行う画像平滑化処理部２２と，平滑化された画像から文
字列の部分を強調するための画像強調部２３と，強調さ
れた画像による濃度の凸凹を平滑化する画像平滑化処理
部２４から構成される。

【００２４】背景グラデーション・文字列黒処理部４
は，図５に示すように，入力された画像の背景部分の領
域の濃度を推定するために，各階調の値に対する画素の
出現頻度を格納する出現頻度バッファ３１と，出現頻度
バッファ３１の値を白画素値の方から順に調べ，出現頻
度の最大値を見つけ，その最大値の画素値からさらに黒
画素方向に出現頻度を調べ，あらかじめ与えられた閾値
よりも出現頻度が小さくなった階調の値を出力する白画
素範囲計算部３２と，入力された画像のエッジ部分のみ
の画像を生成する濃度変化検出部３３と，エッジのみの
画像について白画素範囲計算部３２から得られた白画素
範囲の値を白画像として，その他の階調の画素の濃度の
値を均等にする濃度変換部３４と，入力画像とエッジの
みの画像の値を加算して，合成画像を生成する画像加算
部３５と，生成された画像の各画素と，その８近傍の画
素の値の平均を新しい画素の値とし，画像の濃淡の凸凹
を平滑化する画像平滑化処理部３６から構成される。

【００２５】背景グラデーション・文字列白処理部５
は，図６に示すように，入力された画像の各画素の濃度
の反転を行う画像反転部４１と，反転した画像のエッジ
部分のみの画像を生成する濃度変化検出部４２と，入力
画像とエッジのみの画像の値を加算して，合成画像を生
成する画像加算部４３と，生成された画像の各画素と，
その８近傍の画素の値の平均を新しい画素の値とし，画
像の濃淡の凸凹を平滑化する画像平滑化処理部４４から
構成される。

【００２６】背景白・文字列白処理部６は，図７に示す
ように，入力された画像の背景部と文字列部の濃淡をつ
けるために，画像の外周から文字列の輪郭線にぶつかる
までの領域をあらかじめ与えられた濃度によって塗りつ
ぶす背景塗り潰し部５１と，背景部が塗りつぶされた画
像の各画素の濃度を反転させる画像反転部５２と，反転
された画像は背景が白く文字部が黒いが，各文字の内部
に背景の部分が混ざっていることが存在するため，文字
の部分を強調するための画像強調部５３と，強調された
画像の背景と文字列の部分の濃度の凸凹を平滑化する画
像平滑化処理部５４から構成される。

【００２７】背景黒・文字列黒処理部７は，図８に示す
ように，入力された画像の背景部と文字列部の濃淡をつ
けるために，画像の外周から文字列の輪郭線にぶつかる
までの領域をあらかじめ与えられた濃度によって塗りつ
ぶす背景塗り潰し部６１と，背景部が塗りつぶされた画
像は背景が白く文字部が黒いが，各文字の内部に背景の
部分が混ざっている部分が存在するため，文字の部分を
強調するための画像強調部６２と，強調された画像の背
景と文字列の部分の濃度の凸凹を平滑化する画像平滑化
処理部６３から構成される。

【００２８】２値画像生成部８は，図９に示すように，
図１に示す背景白・文字列黒処理部２，背景黒・文字列
白処理部３，背景グラデーション・文字列黒処理部４，
背景グラデーション・文字列白処理部５，背景白・文字
列白処理部６または背景黒・文字列黒処理部７の各モジ
ュールから出力される，濃淡の差を大きくした少なくと
も３値以上の多値画像を入力画像とし，入力画像の文字
列部分の領域の濃度を推定するために，各階調の値に対
する画素の出現頻度を格納する出現頻度バッファ７１
と，出現頻度バッファ７１の値を黒画素値の方から順に
あらかじめ定められた式によって，各濃度を黒画素もし
くは白画素とした際の，各色の画素のばらつきの大きさ
から，黒画素と白画素の閾値を決定する黒画素閾値計算
部７２と，決定された閾値を用いて，多値画像を２値化
する２値決定部７３と，２値化された画像から孤立雑音
を除去する孤立雑音除去部７４から構成される。

【００２９】生成画像候補比較部９は，図１０に示すよ
うに，２値画像生成部８から得られた２値画像におい
て，黒画像が画像全体に占める割合を計算する黒画素計
数部８１と，少なくとも画像情報と黒画素の割合の値と
を格納する候補テーブル８２と，候補テーブル８２中の
各画像の黒画素の割合と，あらかじめ定められた値とを
比較して，文字列の画像の候補の優先順位を決定する候
補順位決定部８３からなる。

【００３０】一実施例における全体的な処理の過程とし
ては，図１１に示すように入力された多値画像を，ステ
ップ１０１として多値画像バッファ１に格納する。多値
画像バッファ１に格納された画像は，ステップ１０２〜
１０７として順次，背景白・文字列黒処理部２から背景
黒・文字列黒処理部７まで画像が入力され，それぞれの
処理部において文字列部と背景部分の分離を行う。この
結果，入力された画像から，ステップ１０２〜１０７の
処理により，文字列部と背景部分の濃度差が大きくなっ
た画像が生成される。図１における各処理部２，３，
４，５，６，７の処理結果は，処理が終了した画像から
順次２値画像生成部８に送られ，ステップ１０８として
２値化処理が行われる。２値化された画像は生成画像候
補比較部９に送られ，ステップ１０９として画像に候補
順位を付加し，ステップ１１０として候補画像バッファ
１０の該当する順位のスロットに画像を格納する。

【００３１】一実施例における背景白・文字列黒処理部
２の処理の過程としては，図１２に示すようにステップ
１１１として入力された多値画像を出現頻度バッファ１
１と濃度変換部１３に送る。濃度変換部１３において，
白画素範囲計算部１２の結果が得られるまで，画像をバ
ッファリングする。ステップ１１２として出現頻度バッ
ファ１１において，入力された各画素の濃度の値に従っ
て該当するスロットの値を一ずつ大きくする。ステップ
１１３として，白画素範囲計算部１２において，白を表
現する濃度，例えば２５５から順に黒を表現する濃度例
えば０の方向に向かって，各濃度に対応する頻度のスロ
ットの値を調べ，あらかじめ与えられた範囲内で，最も
頻度の値の大きい濃度，すなわち白ピーク濃度を探す。

【００３２】ステップ１１４として白ピーク濃度から，
黒を表現する濃度の方へ向かって，あらかじめ定められ
た割合よりも出現頻度の値の小さくなる所を探し，この
値を白範囲濃度とし濃度変換部１３に送る。

【００３３】ステップ１１５では，濃度変換部１３にお
いて，白色の濃度例えば２５５から，白範囲濃度例えば
１８０までの値を持つ画素に対して，画素の値を白色を
示す２５５にする。ステップ１１５として，白範囲濃度
よりも黒色に近い値を持つ画素，例えば１７９〜０まで
の画素に対して２５４〜０までの値に，濃度の間隔が均
等になるように画素の値を決定する。濃度の間隔を決定
する一実施例としては，例えば当初の画素の値の範囲１
８０でもって，新しい画素の値の範囲２５５を割る。結
果として得られる１．４１６６７を濃度の間隔として，
元の画素の値０，１，２，３，…，１７９に対し，新し
い濃度の値を０，１．４，２．８，４．２，…，２５
３．６と小数点つきの濃度値で表現し，この小数点以下
を４捨５入することで，新しい画素の値を０，１，３，
４，…，２５４として決定する。

【００３４】次にステップ１１６として，濃度変換され
た画像に対し，文字部の濃度の凸凹を均すために，平滑
化フィルタをかける。平滑化フィルタｆ_x としては，例
えば注目する画素と周囲８近傍の平均を求める， を使用する。平滑化された画像は，文字列の部分は黒く
平坦な画像であり，背景部分は文字列よりも薄いがテク
スチャであるため，多値画像として扱う場合に文字列部
よりも，濃度の凸凹が大きい。例えば新聞の見出し画像
は，テクスチャもしくは網点によって灰色を表現してい
るために，背景部分には濃度の凸凹が存在する。テクス
チャの濃い部分や網点の点の部分は，画像としてはエッ
ジの部分であるので，このエッジの部分を強調して文字
列部との分離をはかる。

【００３５】そこでステップ１１７としては，例えば K
nuthのアルゴリズム（参考文献：D.E.Knuth,"Digital H
alftones by Dot Diffusion", ACM Trans on Graphics,
Vol.6, No.4, October 1987）によって，エッジ部分の
強調を行う。そうすると文字列部は平坦な黒であるため
に，濃度の変化がないが，背景画像では，エッジの部分
のみが黒く周囲が白くなる。

【００３６】次にステップ１１８として，エッジの強調
を行った画像を，例えば注目画素と周囲の８近傍の画素
の値を用いて平滑化する。これによって背景部の画素の
濃度が拡散され，文字列部と背景画像の濃度差が大き
く，また背景部分の濃度の凸凹が小さくなる。平滑化す
る際のフィルタとしては，例えばステップ１１６で用い
たものと同じでもよい。平滑化された画像は，図１の２
値画像生成部８へ送られる。

【００３７】一実施例における背景黒・文字列白処理部
３は，図１３に示す処理を実行する。ステップ１２１と
して，入力された画像を反転する。画像の反転の手法と
しては，例えば多値画像として各画素の値が，０（黒）
〜２５５（白）として表現されている際には， 新しい画素の値＝２５５−画素の値 の式で，計算することができる。次に反転した画像に対
し，ステップ１２２において平滑化処理，ステップ１２
３においてエッジの強調処理，ステップ１２４において
平滑化処理を行うが，背景白・文字列黒処理部２におけ
るステップ１１６〜ステップ１１８までの処理と同じで
あり，容易に類推できるのでこれ以上の詳しい説明は省
略する。

【００３８】一実施例における背景グラデーション・文
字列黒処理部４は，図１４に示す処理を実行する。ステ
ップ１３１として入力された画像を出現頻度バッファ３
１，濃度変化検出部３３及び画像加算部３５へ送る。出
現頻度バッファ３１及び白画素範囲計算部３２では，ス
テップ１３２〜ステップ１３４として背景白・文字列黒
処理部２におけるステップ１１２〜ステップ１１４と同
様に，白濃度範囲を決定する。この処理はステップ１１
２〜ステップ１１４から容易に類推できるので，詳しい
説明を省略する。

【００３９】次にステップ１３５として，濃度変化検出
部３３において，入力画像のエッジ部分の画像のみを生
成する。エッジ画像の生成のアルゴリズムとしては，例
えば一般的なラプラシアンフィルタやグラジエントフィ
ルタを用いることも可能である。アルゴリズムの一例と
しては，グラジエントフィルタとして下記の Sobelオペ
レータ（参考文献：R.C.Gonzalez, P Wintz,"Digital I
mage Processing", 2nd Ed.,pp.337, Addison-Wesley,
1987）を用い，エッジ画像生成式として， ［（ｆ_x （ｘ，ｙ) ) ² ＋（ｆ_y （ｘ，ｙ）) ² ］^1/2 を用いれば，濃度変化の存在する領域は白く，変化の少
ない領域は，黒い画像として表現される。（但しｆ
_x （ｘ，ｙ）は，ｆ_x と９近傍の画素との間での行列の
乗算を示す。） グラデーションの画像は，部分的に画像の濃度が異なっ
ているのが特徴であるが，新聞の見出しのような画像で
は，濃淡の差をテクスチャの間隔や，網点画像の点の大
きさ，密度によって表現している。文字列の部分は濃度
が均一であるので，エッジのみの画像を生成すると，グ
ラデーションしている背景の部分部分は，エッジが多く
含まれているために，例えばラプラシアンフィルタを通
すと，背景部分は大きな値，例えば０〜２５５を用いて
各画素の値を表現していたとすると，１６０〜２２０程
度の値となる。これに対し均一画像の文字の部分は変化
がないため，ほぼ０であり，変化の大きいグラデーショ
ンによる背景部分と，文字列や，均一な濃度を持つ背景
とに分離できる。

【００４０】ステップ１３６として，濃度変換部３４に
おいてステップ１３４から得られた白画素範囲の値を用
いて，エッジのみの画像の濃度を変換する。この処理
は，背景白・文字列黒処理部２におけるステップ１１５
と同様であり，容易に類推できるので詳しい説明を省略
する。次にステップ１３７として，画像加算部３５で
は，濃度変換部３４から得られたエッジのみの画像と背
景グラデーション・文字列黒処理部４に入力された画像
との間で，両者の各画素の値を加算し，各画素がとれる
最大値を越えた場合には，最大値を値とし，その他の場
合には加算した結果を値とする。この結果，例えば各画
素の値が０（黒）〜２５５（白）で表現される場合に，
背景画像の部分はエッジのみでは大きい値であるので，
加算すると２５５に近づくか，もしくは２５５を越え
る。これに対し，文字列部は変化が小さいので加算して
も，現画像とほとんど変わらない。この結果，背景画像
の濃度と文字列画像の濃度との差が大きくなる。次にス
テップ１３８として，画像平滑化処理部３６において，
足し合わされた画像の濃度の凸凹を均す。この処理は，
背景白・文字列黒処理部２におけるステップ１１６と同
様であり，容易に類推できるのでこれ以上の詳しい説明
は省略する。

【００４１】一実施例における背景グラデーション・文
字列白処理部５の処理過程は，図１５に示すとおりであ
る。まず，ステップ１４１として画像反転部４１におい
て，入力された画像の白黒反転を行う。この処理は，背
景黒・文字列白処理部３におけるステップ１２１と同様
であり，容易に類推できるので詳しい説明を省略する。
白黒反転された画像は，ステップ１４２として，濃度変
化検出部４２と，画像加算部４３に送られる。ステップ
１４３の濃度変化検出部４２の処理は，背景グラデーシ
ョン・文字列黒処理部４におけるステップ１３５と同様
であり，容易に類推できるので説明を省略する。

【００４２】ステップ１４４の画像加算部４３の処理で
は，エッジのみの画像と画像反転を行っただけの画像の
各画素の値を足し合わせる。ステップ１４４における処
理は，背景グラデーション・文字列黒処理部４における
ステップ１３７と同様であり，容易に類推できるので詳
しい説明を省略する。足し合わされた画像は，ステップ
１４５として，画像平滑化処理部４４において，背景画
像の濃度の凸凹を均す。この処理は，背景白・文字列黒
処理部２におけるステップ１１６と同様であり，容易に
類推できるので詳しい説明を省略する。

【００４３】一実施例における背景白・文字列白処理部
６は，図１６に示すように，ステップ１５１として，背
景塗り潰し部５１において外周から輪郭線までの範囲の
各画素に対し，あらかじめ定められた値を代入する。ス
テップ１５１の処理としては，輪郭線の値として例えば
０（黒）〜２５５（白）として各画素の値が表現される
画像の場合，例えば１５０以下の値を持つ点が輪郭線で
あり，塗りつぶす値として６４が与えられたとすると，
外周上のある一点の画素の値が１５０よりも大きけれ
ば，その画素の値を６４とし，８近傍のそれぞれの隣接
画素の値を調べる。これらの画素の値が，１５０よりも
大きければ該当画素に６４を代入し，さらに隣接の８近
傍の画素を調べることを，８近傍の画素の全てが１５０
以下の値を持つまで繰り返す。１５０以下の値を持つ画
素を調べた場合には，その画素から周囲への画素の値の
調査は行わない。この処理を再帰的に繰り返すと，画像
の外周から輪郭線までの部分が全て１５０以下の値とな
る。ステップ１５１によって生成された画像は，背景色
が均一的に黒く，文字列部が白い画像である。

【００４４】ステップ１５２として，画像反転部５２に
おいて，各画素の値の反転を行う。この処理は，背景黒
・文字列白処理部３におけるステップ１２１と同様であ
り，容易に類推できるので説明を省略する。反転された
画像は，文字列部のみが黒い画像であるが，各文字の内
部に黒いノイズが存在する場合がある。ステップ１５３
として，文字列と外周付近の背景の濃度は均一であり，
各文字内部の黒いノイズ周辺は，濃度の凸凹が存在する
ので，ステップ１５３として，画像強調部５３におい
て，エッジの強調を行う。エッジ強調の処理は，背景白
・文字列黒処理部におけるステップ１１７と同様であ
り，容易に類推できるので説明を省略する。エッジ強調
を行った画像に対して，画像の平滑化をステップ１５４
として行うが，この処理も背景白・文字列黒処理部２に
おけるステップ１１８と同様であり，容易に類推できる
ので説明を省略する。

【００４５】一実施例における背景黒・文字列黒処理部
７の処理過程は，図１７に示すように，ステップ１６１
として，背景塗り潰し部６１において外周から輪郭線ま
での範囲の各画素に対し，あらかじめ定められた値を代
入する。具体的なステップ１６１の処理の例としては，
輪郭線の値として例えば０（黒）〜２５５（白）として
各画素の値が表現される画像の場合，例えば１９０以上
の値を持つ点が輪郭線であり，塗りつぶす値として２２
０が与えられたとすると，外周上のある一点の画素の値
が１９０よりも小さければ（その画素の値が例えば５０
であれば），この画素の値を２２０とし，８近傍のそれ
ぞれの隣接画素の値を調べる。これらの画素の値が，１
９０よりも小さければ該当画素に２２０を代入する。さ
らに隣接の８近傍の画素を調べることを，８近傍の画素
の全てが１９０以上の値を持つまで繰り返す。１９０以
上の値を持つ画素を調べた場合には，その画素から周囲
への画素の値の調査は行わない。この処理を再帰的に繰
り返すと，画像の外周から輪郭線までの部分が全て１９
０以上の値となる。背景を塗りつぶした画像は，文字列
部のみが黒い画像であるが，各文字の内部に黒いノイズ
が存在する場合がある。

【００４６】ステップ１６２として，文字列と外周付近
の背景の濃度は均一であり，各文字内部の黒いノイズ周
辺は，濃度の凸凹が存在するので，画像強調部６２にお
いて，エッジの強調を行う。エッジ強調の処理は，背景
白・文字列黒処理部２におけるステップ１１７と同様で
あり，容易に類推できるので説明を省略する。エッジ強
調を行った画像に対して，画像の平滑化をステップ１６
３として行うが，この処理も背景白・文字列黒処理部２
におけるステップ１１８と同様であり，容易に類推でき
るので説明を省略する。一実施例における２値画像生成
部８の処理過程は，図１８に示すように，ステップ１７
１として入力された多値画像を出現頻度バッファ７１と
２値決定部７３に送る。２値決定部７３では，黒画素閾
値計算部７２の結果が得られるまで，画像をバッファリ
ングする。ステップ１７２として出現頻度バッファ７１
において，入力された各画素の濃度の値に従って該当す
るスロットの値を一ずつ大きくする。

【００４７】ステップ１７３では，黒画素閾値計算部７
２において，黒を表現する濃度例えば０から，順に白を
表現する濃度例えば２５５の方向に向かって，各濃度に
対応する頻度のスロットの値を調べ，あらかじめ与えら
れた範囲内で，最も頻度の値の大きい濃度，黒ピーク濃
度を探す。ステップ１７４として，黒ピーク濃度から白
を表現する濃度の方へ向かって，あらかじめ定められた
割合よりも出現頻度の値の小さくなる所を探し，この値
を黒範囲濃度とし２値決定部７３に送る。次に２値決定
部７３において，ステップ１７５として，各画素の値と
黒範囲濃度の値とを比較して黒範囲濃度の値よりも黒い
画素を表現する値を１とし，その他を０にして２値化す
る。ステップ１７６として，孤立雑音除去部７４におい
て，注目画素の値が１で，周囲８近傍の値が全て０であ
るような画素に対して，注目画素の値を０として，孤立
雑音を除去する。

【００４８】他の一実施例における，黒画素閾値計算部
７２としては，例えば白画素，黒画素となる濃度の各値
に対して，黒画素における濃度の分散と，白画素におけ
る濃度の分散，白・黒画素間での濃度の分散により，閾
値を決定する大津のアルゴリズム（参考文献：N.Otsu,
"A Threshold Selection Method from Gray-Level Hist
grams", IEEE Trans on Systems, Man, and Cybernetic
s, Vol. SMC-9, No.1,pp,1322-1326, Dec.1979）を使用
することもできる。大津のアルゴリズムを用いた場合，
出現頻度バッファ７１中の，濃度分布に見られる白画素
及び，黒画素の領域が近接している場合に，適当な閾値
が選択できる可能性が高くなる。

【００４９】一実施例における生成画像候補比較部９
は，図１９に示すように，ステップ１８１として黒画素
計数部８１において画像に含まれる黒画素の総数を数え
る。次にステップ１８２として黒画素の総数の値から，
画像に占める黒画素の割合を計算し，その値を，入力し
た画像と共に候補テーブル８２に格納する。このステッ
プ１８１，ステップ１８２の処理過程を，候補画像全て
について繰り返す。次に候補順位決定部８３において，
あらかじめ与えられた黒画素の割合と候補順位の値を示
す候補順位表に従って，各画像の候補順位を決定し候補
テーブル８２の順位のスロットに格納する。候補順位決
定部８３における候補番号，及び順位番号の初期値はそ
れぞれ０である。候補順位の付け方としては，ステップ
１８３として候補テーブル８２中の黒画素の割合が，候
補番号０に該当する候補画像か否かを判定する。

【００５０】ステップ１８４として，該当した画像の順
位に，候補順位決定部８３の順位番号を代入し，順位番
号を１増加させる。ステップ１８３，ステップ１８４
を，候補画像全てについて繰り返す。次にステップ１８
５として，候補番号を１増加させて，ステップ１８３〜
１８５を，順位のつかない画像がなくなるか候補順位表
の中の候補がなくなるまで，繰り返す。例えば表１に示
す候補順位表が与えられ，表２に示す候補テーブルが得
られたとすると，まず候補順位の０番である，濃度の割
合が１６〜２５までの画像を，候補テーブル８２から探
し，順に，０，１と番号をつける。次に候補順位１番で
ある２６〜４０を探し，順に３，４と順位をつける。次
にステップ１８６として，候補テーブルから順位と共に
画像を出力する。

【００５１】

【表１】

【００５２】

【表２】

【００５３】一実施例における，入力画像は，白黒の多
値階調のデータとして画像を読みとるイメージスキャナ
や，白黒２値画像として入力した画像に対して，あらか
じめ定められた単位面積内の黒画像の割合を，各濃度に
対応づけることにより，疑似的な多値画像として表現す
ることもできる。例えば濃度の階調を２５６段階とした
時に，２値画像として入力した画像を縦横それぞれ１６
画素ずつからなる正方形に分割し，それぞれの正方形中
に含まれる白画素の個数を計測し，その個数を階調に対
応づけることで黒（０）〜白（２５５）の２５６階調の
多値画像を生成することができる。 〔実施例２〕請求項５記載の発明における，入力画像が
カラー画像である場合の実施例について，図面を用いて
詳細に説明する。

【００５４】本実施例における構成は，図２０に示すよ
うに，入力されたカラー画像を格納するカラー画像バッ
ファ２０１と，Red, Green, Blueの各色の組合せを決定
する，カラースイッチ２０２と，カラースイッチに対し
組み合わせる色の種類の信号を送る制御信号生成部２０
３と，Red, Green, Blueの各信号から，輝度信号を計算
する輝度信号生成部２０４の４つのモジュールを，図１
に示す多値画像バッファ１の前段階として組み込む。多
値画像バッファ１から，候補画像バッファ１０までの各
モジュールは，図１中の各モジュールと同一であるの
で，ここでの説明は省略する。

【００５５】一実施例における請求項５の処理過程は，
図２１に示すように，ステップ２１１として入力画像を
カラー画像バッファ２０１に格納し，制御信号生成部２
０３に，画像の入力があったことを伝達する。制御信号
生成部２０３では，初期値として１を制御信号生成部２
０３中の信号バッファに格納し，ステップ２１２として
カラースイッチ２０２に値を送る。カラースイッチ２０
２では，ステップ２１３として制御信号生成部２０３か
ら送られてきた値を３ｂｉｔの２進数として，最上位ビ
ットから順に各ビットの値をＲ，Ｇ，Ｂのスロットに割
り振る。ステップ２１４として，カラースイッチ２０２
の各スロットの値のうち，１が与えられているスロット
に対応する画像のみを輝度信号生成部２０４に送り，０
が与えられているスロットに対応する画像情報として
は，全て０を輝度信号生成部２０４に送る。ステップ２
１５として，輝度信号生成部２０４では，例えばＹＩＱ
表色系における輝度信号の生成の式である， Ｙ＝ 0.299×Red ＋ 0.587×Green ＋ 0.114×Blue の各色に，カラースイッチ２０２から送られた各画素の
濃度を代入することで，白黒の濃淡画像として表現す
る。ステップ２１６として，生成された多値画像は，多
値画像バッファ１に送られる。ステップ２１７として制
御信号生成部２０３において，信号バッファの値を１増
加させる。ステップ２１２〜ステップ２１７までを信号
バッファの値が８になるまで繰り返す。多値画像バッフ
ァ以降の処理は，図１１に示した処理と同様であり，容
易に類推できるので詳しい説明を省略する。

【００５６】Red, Green, Blueの３原色による画像は，
カラー入力のイメージスキャナなどから，容易に入力す
ることが可能である。

【００５７】

【発明の効果】以上説明したように，本発明によれば以
下のような効果がある。 (1) 請求項１記載の発明により，テクスチャや網点，
色，濃淡などの各種の背景画像を持つ背景付きの文字列
画像から，背景部分と文字列部分の濃度の差を大きくす
る一つ以上の手段により，白地に黒文字の候補画像を複
数個生成し，生成した候補画像から，黒い領域の分布す
る量を計測し，分布量と白い地に黒文字の画像となって
いる可能性の高い画像との関係を示すテーブルの値をも
とに，白い地に黒い文字が正しく表現されている画像か
ら順に提供することができる。

【００５８】(2) 入力画像における背景が特にテクスチ
ャや網点であるような画像の場合，各点の中心部分や各
線の中心付近は，文字の部分の濃度と差が存在しない場
合がある。請求項２記載の発明よれば，与えられた単位
面積内での濃度の変化を計測し，変化が大きい領域と小
さい領域の各画素の濃度の値に差をつけることによっ
て，網点やテクスチャの場合でも，網点の部分は単位面
積内での画素の濃度変化が大きく，文字列の部分は均一
な濃度を持っているために，背景と文字列部における濃
度の差を大きくすることができる。この結果，図２にお
ける（ａ）や（ｂ）の画像から白地に黒文字の候補を生
成することができる。

【００５９】(3) 入力画像における背景が特にテクスチ
ャや網点であるような画像に加えて，部分的に文字列部
とは濃度が異なるが均一な濃度を持つ背景が存在する場
合，濃度の変化の違いだけを用いると，均一な背景画像
の部分を文字の部分と誤る場合がある。請求項３記載の
発明によれば，与えられた単位面積内での濃度の変化を
計測し，変化が大きい領域のみの画像を生成し，変化が
大きい部分の画像と，均一な濃度を持つ領域のうち白に
近い画像とを白くし，黒に近い均一な濃度を持つ領域を
黒くすることによって，または逆に変化が大きい部分の
画像と，均一な濃度を持つ領域のうち黒に近い画像とを
白くし，白に近い均一な濃度を持つ領域を黒くすること
によって，網点やテクスチャと均一濃度の背景が組合さ
れた画像の場合でも，背景と文字列部における濃度の差
を大きくすることができる。この結果，図２における
（ｃ），（ｄ）の画像から，白地に黒文字の候補を生成
することができる。

【００６０】(4) 請求項４記載の発明によれば，白い地
に黒い輪郭線や黒い地に白い輪郭線によって表現される
画像のように，背景の部分と文字の部分の濃度に差がな
い画像の場合，外周から輪郭線までの領域を輪郭線と同
じ濃度にすることで，少なくとも輪郭線と文字の内部の
濃度は異なっていることから，文字の部分と背景部分の
濃度の差を大きくすることができる。この結果，図２に
おける（ｅ），（ｆ）の画像から，白地に黒文字の候補
を生成することができる。

【００６１】(5) 雑誌の表紙のようなカラー画像中の文
字列画像の場合，色による背景領域と文字列領域の差を
検出することが必要である。請求項５記載の発明によれ
ば，赤，青，緑の３原色によるカラー画像として入力し
た画像に対し，７通りの輝度信号の画像を生成すること
で，少なくとも１つ以上の文字列と背景画像部分での濃
度差が存在する画像を生成することが可能であり，これ
を請求項１記載の発明の前段階に加えることで，カラー
画像から白地に黒文字の文字列画像を生成することがで
きる。

【００６２】本発明の結果，例えば新聞の地紋付きの見
出しのうち，下記の表３のように８５％以上の見出しか
ら，白地に黒文字の文字列画像を生成することができ
た。表３は，実際に地紋付きの見出しを新聞から抜きだ
し，評価した結果である。対象としたのは総合面，社会
面，経済面，国際面で，囲い込み記事の題字の部分は除
いた。

【００６３】

【表３】

【００６４】分類としては，個々の見出しに含まれる９
０％以上の文字が白地の背景に黒文字になったもの（ほ
ぼ完全），６０％〜９０％の文字が抽出できたもの（可
読），６０％未満しか文字が抽出できなかったもの（不
可），とした。

【図面の簡単な説明】

【図１】一実施例における背景付き文字列からの文字列
画像の抽出処理方式のシステム構成図である。

【図２】一実施例における背景付き文字列からの文字列
画像の抽出処理方式において，対象となる背景付き文字
列画像の例を示す図である。

【図３】一実施例における背景白・文字列黒処理部のシ
ステム構成図である。

【図４】一実施例における背景黒・文字列白処理部のシ
ステム構成図である。

【図５】一実施例における背景グラデーション・文字列
黒処理部のシステム構成図である。

【図６】一実施例における背景グラデーション・文字列
白処理部のシステム構成図である。

【図７】一実施例における背景白・文字列白処理部のシ
ステム構成図である。

【図８】一実施例における背景黒・文字列黒処理部のシ
ステム構成図である。

【図９】一実施例における２値画像生成部のシステム構
成図である。

【図１０】一実施例における生成画像候補比較部のシス
テム構成図である。

【図１１】一実施例における背景付き文字列からの文字
列画像の抽出処理方式の処理過程を示すフローチャート
である。

【図１２】一実施例における背景白・文字列黒処理部の
処理過程を示すフローチャートである。

【図１３】一実施例における背景黒・文字列白処理部の
処理過程を示すフローチャートである。

【図１４】一実施例における背景グラデーション・文字
列黒処理部の処理過程を示すフローチャートである。

【図１５】一実施例における背景グラデーション・文字
列白処理部の処理過程を示すフロチャートである。

【図１６】一実施例における背景白・文字列白処理部の
処理過程を示すフローチャートである。

【図１７】一実施例における背景黒・文字列黒処理部の
処理過程を示すフローチャートである。

【図１８】一実施例における２値画像生成部の処理過程
を示すフローチャートである。

【図１９】一実施例における生成画像候補比較部の処理
過程を示すフローチャートである。

【図２０】他の一実施例における背景付き文字列からの
文字列画像の抽出処理方式のシステム構成図である。

【図２１】他の一実施例における背景付き文字列からの
文字列画像の抽出処理方式の処理過程を示すフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１ 多値画像バッファ ２ 背景白・文字列黒処理部 ３ 背景黒・文字列白処理部 ４ 背景グラデーション・文字列黒処理部 ５ 背景グラデーション・文字列白処理部 ６ 背景白・文字列白処理部 ７ 背景黒・文字列黒処理部 ８ ２値画像生成部 ９ 生成画像候補比較部 １０ 候補画像バッファ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 濃淡や白・黒を含む任意の色，もしくは
   テクスチャと呼ばれる微細な模様の繰り返しによる画像
   を持つ背景画像付きの文字列画像から，均一な白色の背
   景に黒文字の文字列画像を生成する処理方式であって，
   少なくとも３値以上の階調を持つ背景付き文字列画像を
   入力する手段と，該背景付き文字列画像の背景部分と文
   字列部分における濃度の差から画像を２値化する手段と
   を有し，特に該背景付き文字列画像の背景部分と文字列
   部分における濃度の差を判定するために，画像上のあら
   かじめ指定された単位面積における各画素の濃度の出現
   頻度を格納する手段と，格納された頻度の値の分布を，
   あらかじめ与えられた理想的な出現頻度の分布の形状に
   当てはめて，黒画素の濃度範囲の閾値を決定する手段
   と，２値化された文字列画像に含まれる，黒い領域を計
   測する手段と，計測した黒い画素の領域の分布とあらか
   じめ与えられた白い背景に黒い文字列が表現された文字
   列画像における黒い画素の領域の分布の値とを比較し，
   白い地に黒い文字の画像として表現されている可能性の
   高い画像から順に順位づけを行う手段とを備え，背景付
   き文字列画像から一つ以上の白地に黒の文字列画像を生
   成し，それらの画像を信頼度の高い順に提供可能にした
   ことを特徴とする背景付き文字列からの文字列画像の抽
   出処理方式。
2. 【請求項２】 請求項１記載の背景付き文字列からの文
   字列画像の抽出処理方式において，背景部分と文字列部
   分の濃度の差を計測する際に，特に背景付き文字列画像
   の背景部分と文字列部分における濃度の変化にばらつき
   が存在する画像に対して，均一な濃度を持つ画像を強調
   する手段により，あらかじめ与えられた単位面積毎に濃
   度の変化の大きさを計測し，得られた濃度の変化のばら
   つきから均一な濃度を持つ領域を黒くし，濃度の変化の
   大きい部分を白くすることにより，背景付き文字列画像
   の文字列部分と背景部分の濃度差を大きくするようにし
   たことを特徴とする背景付き文字列からの文字列画像の
   抽出処理方式。
3. 【請求項３】 請求項１記載の背景付き文字列からの文
   字列画像の抽出処理方式において，背景部分と文字列部
   分の濃度の差を計測する際に，特に背景画像が微細な模
   様の繰り返しと文字部とは異なる濃度による均一な濃度
   を持つ画像とによって形成されている場合，あらかじめ
   与えられた単位面積毎に周囲の濃度の変化を計測し，あ
   らかじめ与えられた閾値と比較して，濃度の変化の大き
   い部分のみの画像を生成する濃度変化の検出手段と，該
   背景付き文字列画像と濃度の変化の大きい部分のみの画
   像とを重ね合わせる手段と，濃度の変化の大きい部分と
   均一な濃度による背景の部分をあらかじめ与えられた濃
   度とする手段とを備え，部分的に均一な濃度による背景
   と，模様による背景の部分が組み合わされた画像として
   表現される背景画像と，均一な濃度を持つ文字列の部分
   の濃度に差を与えることを特徴とする背景付き文字列か
   らの文字列画像の抽出処理方式。
4. 【請求項４】 請求項１記載の背景付き文字列からの文
   字列画像の抽出処理方式において，背景部分と文字列部
   分の濃度の差を計測する際に，背景部分と文字列部分の
   濃度の差が小さく，文字の輪郭線などの部分のみが背景
   と異なる濃度の画像として表現されている場合，特に画
   像の周囲からあらかじめ定められた濃度以上の差が存在
   する部分までの範囲を，あらかじめ与えられた濃度に変
   化させる手段を備え，背景部分と文字列部分の濃度に差
   を与えることを特徴とする背景付き文字列からの文字列
   画像の抽出処理方式。
5. 【請求項５】 請求項１記載の背景付き文字列からの文
   字列画像の抽出処理方式において，入力画像がカラー画
   像として，ＲＧＢ（赤，緑，青）で表現された画像が入
   力された際に，特にＲＧＢの各濃度から輝度信号を計算
   する手段と，Ｒ，Ｇ，Ｂのいずれか１色もしくは２色の
   画像の濃度を０として輝度信号を計算する手段とを有
   し，カラー画像から濃淡の画像を生成し，白地に黒文字
   の文字列画像を抽出することを特徴とする背景付き文字
   列からの文字列画像の抽出処理方式。