JPH096957A - 濃度画像の２値化方法および画像２値化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】原画像に対しても、最適な２値化閾値を決定す
ることができ、精度の高い２値化処理が高速に行える濃
淡画像の２値化方法および画像２値化装置を提供する。 【構成】原画像ｐ１について、２つの隣接する画素の濃
度値の差分が、ある閾値を越えた場合に、その画素をエ
ッジとしてエッジ領域を抽出し、そのエッジを求めた際
に差分をとった２つの画素の濃度値の間を補間するよう
に、抽出されたエッジ領域内の濃度分布を取り、その濃
度分布の値がほぼ最大となる濃度値を２値化閾値θ１と
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、濃淡画像の各画素の濃
度値を適当な閾値をもとに２種類の値（例えば１と０）
に変換する２値化方法および画像２値化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】２値化処理とは、濃淡画像の各点の濃度
値を、適当な基準値に対する大小関係に基づいて２種類
の値（例えば０と１）に変換する処理のことである。こ
の２値化処理方法は、例えば、連日大量に送られてくる
郵便物を限られた時間内に処理する必要のある郵便物処
理装置において、その郵便物上の画像を読取り、その読
み取られた画像から宛名情報の記載された領域を検出し
て文字認識を行う際に要となる技術である。すなわち、
２値化処理は郵便物上の画像から目的となる文字を切り
出す、あるいは切り出す対象を限定するという役割を担
っている。

【０００３】また、郵便物上の宛名を読取り、その読取
結果によって、その郵便物を複数の配達区域毎に区分す
る郵便物処理装置では、郵便物上の宛名情報を高速でし
かも確実に読み取ることが要求される。そのために、読
み取られた郵便物上の画像に対し、できるだけ早い段階
で２値化を行えば、画像処理量を減らし、処理の高速化
が図れるといった効果もある。

【０００４】２値化処理に関する研究は古く、その具体
的な方法としては、ｐ−タイル法、モード法、判別分析
法などが提案されている。いずれも、原画像を２値化す
る際の閾値をどう決定するかが方法の中心課題である。

【０００５】ｐ−タイル法は、原画像全体に占める文字
等の図の面積の割合があらかじめ判明しているときに、
その図として現れる部分の特徴を満足させるという条件
から２値化閾値を決定するものである。

【０００６】モード法は、図１０に示すような原画像の
濃度値ヒストグラムにおいて、原画像の背景領域と文字
等の図領域に対応する２つの山が存在するとき、そのヒ
ストグラムの谷に対応する濃度値を２値化閾値とするも
のである。

【０００７】判別分析法は、原画像の濃度値ヒストグラ
ムが必ずしも明確な谷をもたない場合にも、多変量解析
の判別分析を用いて、谷とみなされる濃度値を求め、２
値化閾値とするものである。このように、ｐ−タイル
法、モード法、判別分析法は、主に、原画像の濃度分布
のヒストグラムに基づき２値化を行う方法である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、いずれの２値
化方法も、原画像の背景領域に対して文字領域が小さ
い、郵便物上の宛名文字の印刷状態の悪さなどの要因で
文字領域の濃度値のばらつきが大きいといった、文字領
域と背景領域の境界が不明確な場合は、例えば、文字領
域の濃度値ヒストグラムの山が小さく、最適な２値化閾
値を決定することが難しい。そのために、明朝体の横ス
トロークの細いストロークがかすれたり、小さな文字が
つぶれたりする場合があり、文字認識が正確に行えなく
なるという問題点があった。

【０００９】そこで、本発明は、原画像に対し最適な２
値化閾値を決定することができ、精度の高い２値化処理
が高速に行える濃淡画像の２値化方法および画像２値化
装置を提供することを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】本発明の濃度画像の２値
化方法は、２値化する原画像から背景領域と図領域の境
界領域となるエッジ領域を抽出し、その抽出されたエッ
ジ領域内の画素の濃度分布の特徴から２値化閾値を決定
し、この決定した２値化閾値に基づき前記原画像を２値
化することを特徴とする。

【００１１】また、本発明の濃度画像の２値化方法は、
２値化する原画像の２つの隣接する画素の濃度値の差分
と、あらかじめ設定された閾値とを比較して、前記原画
像からエッジ領域を抽出し、その抽出されたエッジ領域
内の画素について、２つの隣接する画素の濃度値の間を
補間するように、抽出されたエッジ領域内の画素の濃度
分布を求めて、その分布度数がほぼ最大となる濃度値を
２値化閾値として決定し、この決定した２値化閾値に基
づき前記原画像を２値化することを特徴とする。

【００１２】また、本発明の濃度画像の２値化方法は、
２値化する原画像の２つの隣接する画素の濃度値の差分
と、あらかじめ設定された閾値とを比較して、前記原画
像から、前記差分が前記閾値より大きい画素で構成され
たエッジ領域を抽出し、その抽出されたエッジ領域内の
画素について、２つの隣接する画素の濃度値の間に前記
原画像を２値化する際の２値化閾値が存在する度合を示
す前記エッジ領域内の画素の各濃度値に対する微分値を
求める微分処理を行い、さらに、前記微分値に対し全濃
度値にわたって積分処理を行って得られる前記エッジ領
域内の画素の濃度分布から、その分布度数がほぼ最大と
なる濃度値を前記２値化閾値として決定し、この決定し
た２値化閾値に基づき前記原画像を２値化することを特
徴とする。

【００１３】また、本発明の濃度画像の２値化方法は、
２値化する原画像の２つの隣接する画素の濃度値の差分
と、あらかじめ設定された閾値とを比較して、前記原画
像から、前記差分が前記閾値より大きい画素で構成され
たエッジ領域を抽出し、その抽出されたエッジ領域内の
画素について、２つの隣接する画素の濃度値の小さい濃
度値について１を加算し、大きい濃度値について１を減
算して、前記２つの隣接する画素の濃度値の間に前記原
画像を２値化する際の２値化閾値が存在する度合を示す
前記エッジ領域内の画素の各濃度値に対する微分値を求
める微分処理を行い、さらに、その微分値を全濃度値に
わたって累積加算する積分処理を行って得られる前記エ
ッジ領域内の画素の濃度分布から、その分布度数がほぼ
最大となる濃度値を前記２値化閾値として決定し、この
決定した２値化閾値に基づき前記原画像を２値化するこ
とを特徴とする。

【００１４】また、本発明の濃度画像の２値化方法は、
２値化する原画像を任意の濃度値を閾値として２値化し
た際に、各画素とその近傍画素で形成される形状をもと
に検出される孤立点の濃度分布の特徴をもとに、前記原
画像を２値化する際に前記孤立点の数が最小となる濃度
値を２値化閾値として決定し、この決定した２値化閾値
に基づき前記原画像を２値化することを特徴とする。

【００１５】また、本発明の濃度画像の２値化方法は、
２値化する原画像の注目画素を含む近傍の９画素毎に、
それらの濃度値を比較し、前記注目画素の濃度値が最小
のとき、前記注目画素を、前記原画像を２値化する際の
２値化閾値が前記注目画素の濃度値と前記注目画素以外
の画素の濃度値のうちの最小濃度値との間に存在する際
に形成される孤立点として検出し、さらに、前記注目画
素の濃度値が最大のとき、前記注目画素を、前記原画像
を２値化する際の２値化閾値が前記注目画素の濃度値と
前記注目画素以外の画素の濃度値のうちの最大濃度値と
の間に存在するときに形成される孤立点として検出し、
その検出された孤立点の濃度分布の特徴をもとに、前記
孤立点の数が最小となる濃度値を前記２値化閾値として
決定し、この決定した２値化閾値に基づき前記原画像を
２値化することを特徴とする。

【００１６】また、本発明の濃度画像の２値化方法は、
２値化する原画像の注目画素を含む近傍の９画素毎に、
それらの濃度値を比較し、前記注目画素の濃度値が最小
あるいは最大のとき、前記注目画素を孤立点として検出
し、前記注目画素が前記孤立点として検出されるための
前記原画像を２値化する際の２値化閾値が、前記孤立点
として検出された前記注目画素の濃度値と前記９画素の
うち前記注目画素以外の画素の濃度値のうちの最小濃度
値あるいは最大濃度値との間に存在する度合を示す前記
孤立点の各濃度値に対する微分値を求める微分処理を行
い、さらに、前記微分値に対し全濃度値にわたって積分
処理を行って得られる前記孤立点の濃度分布の特徴をも
とに、前記孤立点の数が最小となる濃度値を前記２値化
閾値として決定し、この決定した２値化閾値に基づき前
記原画像を２値化することを特徴とする。

【００１７】さらに、本発明の濃度画像の２値化方法
は、２値化する原画像の注目画素を含む近傍の９画素毎
に、それらの濃度値を比較し、前記注目画素の濃度値が
最小のとき、前記注目画素を孤立点として検出し、その
際、その孤立点として検出された注目画素の濃度値につ
いて１を加算し、前記９画素のうち前記注目画素以外の
画素の濃度値のうちの最小濃度値について１を減算し、
一方、前記注目画素の濃度値が最大のときも、前記注目
画素を孤立点として検出し、その際、その孤立点として
検出された注目画素の濃度値について１を減算し、前記
９画素のうち前記注目画素以外の画素の濃度値のうちの
最大濃度値について１を加算して、前記注目画素が前記
孤立点として検出されるための前記原画像を２値化する
際の２値化閾値が、前記孤立点として検出された前記注
目画素の濃度値と前記最小濃度値あるいは前記最大濃度
値との間に存在する度合を示す前記孤立点の各濃度値に
対する微分値を求める微分処理を行い、さらに、その微
分値に対し全濃度値にわたって累積加算する積分処理を
行って得られる前記孤立点の濃度分布の特徴をもとに、
前記孤立点の数が最小となる濃度値を前記２値化閾値と
して決定し、この決定した２値化閾値に基づき前記原画
像を２値化することを特徴とする。

【００１８】また、本発明の画像２値化装置は、２値化
すべき原画像の２つの隣接する画像の濃度値の差分を求
め、この差をあらかじめ定められた閾値と比較する比較
手段と、この比較手段により前記閾値以上の差があると
き、前記原画像のエッジ領域として抽出する手段と、こ
の抽出手段により抽出されたエッジ領域内の画素につい
て、２つの隣接する画素の濃度値の間を補間するととも
に、全ての抽出されたエッジ領域内の画素の濃度分布を
算出する算出手段と、この算出手段で算出された分布度
数がほぼ最大となる濃度値を２値化閾値として決定する
決定手段と、この決定手段によって決定した２値化閾値
に基づいて前記原画像を２値化する２値化手段とを具備
している。

【００１９】また、本発明の画像２値化装置は、２値化
すべき原画像の２つの隣接する画像の濃度値の差分を求
め、この差をあらかじめ定められた閾値と比較する比較
手段と、この比較手段により前記閾値より大きい濃度値
の画素で構成されたエッジ領域を前記画素から抽出する
抽出手段と、この抽出手段により抽出されたエッジ領域
内の画素について、２つの隣接する画素の濃度値の間に
前記原画像を２値化する際の２値化閾値が存在する度合
を示す前記エッジ領域内の画素の各濃度値に対する微分
値を求める微分手段と、この微分手段により求められた
微分値に対し全濃度わたって積分処理を行うことにより
前記エッジ領域内の画素の濃度分布を算出する算出手段
と、この算出手段により算出された濃度分布から、その
分布度数がほぼ最大となる濃度値を前記２値化閾値とし
て決定する決定手段と、この決定手段によって決定した
２値化閾値に基づき原画像を２値化する２値化手段とを
具備している。

【００２０】また、本発明の画像２値化装置は、２値化
する原画像の注目画素を含む近傍の９画素毎に、それら
の濃度値を比較することにより、前記注目画素の濃度値
が最小または最大であるか否かを判断する判断手段と、
この判断手段により注目画素の濃度値が最小であると判
断されたとき、前記注目画素を、前記原画像を２値化す
る際の２値化閾値が前記注目画素の濃度値と前記注目画
素以外の画素の濃度値のうち最小濃度値との間に存在す
る際に形成される孤立点として検出する第１の検出手段
と、前記判断手段により、注目画素の濃度値が最大であ
ると判断されたとき、前記注目画素を、前記原画像を２
値化する際の２値化閾値が前記注目画素の濃度値と前記
注目画素以外の画素の濃度値のうち最大濃度値との間に
存在する際に形成される孤立点として検出する第２の検
出手段と、これら第１、第２の検出手段で検出された孤
立点の濃度分布を算出する算出手段と、この算出手段に
よって算出された濃度分布から前記孤立点の数が最小と
なる濃度値を前記２値化閾値として決定する決定手段
と、この決定手段によって決定した２値化閾値に基づき
前記原画像を２値化する２値化手段とを具備している。

【００２１】さらに、本発明の画像２値化装置は、２値
化する原画像の注目画素を含む近傍の９画素毎に、それ
らの濃度値を比較することにより、前記注目画素の濃度
値が最小あるいは最大であるか否かを判断する判断手段
と、この判断手段により注目画素の濃度値が最大又は最
小であると判断されたとき、前記注目画素を孤立点とし
て検出する検出手段と、前記注目画素が前記検出手段で
前記孤立点として検出されるための前記原画像を２値化
する際の２値化閾値が、前記孤立点として検出された前
記注目画素の濃度値と前記９画素のうち前記注目画素以
外の画素の濃度値のうち最小濃度値あるいは最大濃度値
との間に存在する度合を示す前記孤立点の各濃度値に対
する微分値を求める微分手段と、この微分手段により求
められた微分値に対し、全濃度にわたって積分処理を行
うことにより、孤立点の濃度分布を算出する算出手段
と、この算出手段により算出された濃度分布から前記孤
立点の数が最小となる濃度値を前記２値化閾値として決
定する決定手段と、この決定手段により決定した２値化
閾値に基づき前記原画像を２値化する２値化手段とを具
備している。

【００２２】

【作用】２値化する原画像の２つの隣接する画素の濃度
値の差分と、あらかじめ設定された閾値とを比較して、
前記原画像から、前記差分が前記閾値より大きい画素で
構成されたエッジ領域を抽出し、その抽出されたエッジ
領域内の画素について、２つの隣接する画素の濃度値の
間に前記原画像を２値化する際の２値化閾値が存在する
度合を示す前記エッジ領域内の画素の各濃度値に対する
微分値を求める微分処理を行い、さらに、前記微分値に
全濃度値にわたって積分処理を行って得られる前記エッ
ジ領域内の画素の濃度分布から、その分布度数がほぼ最
大となる濃度値を前記原画像を２値化する際の２値化閾
値とすることにより、前記原画像の濃度分布以外の特
徴、すなわち、エッジ領域を検出してその領域内の濃度
分布の特徴をもとに、最適な２値化閾値を決定すること
ができ、精度の高い２値化処理が高速に行える。

【００２３】さらに、２値化する原画像の注目画素を含
む近傍の９画素について、それらの濃度値を比較し、前
記注目画素の濃度値が最小あるいは最大のとき、前記注
目画素を孤立点として検出し、その際、前記注目画素が
前記孤立点として検出されるための前記原画像を２値化
する際の２値化閾値が、前記孤立点として検出された前
記注目画素の濃度値と前記９画素のうち前記注目画素以
外の画素の濃度値のうちの最小濃度値あるいは最大濃度
値との間に存在する度合を示す前記孤立点の濃度分布の
各濃度値に対する微分値を求める微分処理を行い、さら
に、前記微分値に全濃度値にわたって積分処理を行って
得られる前記孤立点の濃度分布の特徴をもとに、前記孤
立点の数が最小となる濃度値を前記原画像を２値化する
際の２値化閾値として決定することにより、前記原画像
の濃度分布以外の特徴、すなわち、前記原画像を任意の
閾値で２値化した際の孤立点の濃度分布の特徴をもと
に、最適な２値化閾値を決定することができ、精度の高
い２値化処理が高速に行える。

【００２４】

【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。図１は、本実施例に係る２値化方法を適
用する光学的文字読取装置１の構成を概略的に示したも
のである。この光学的文字読取装置１（以下、簡単に文
字読取装置１と呼ぶ）は、例えば、郵便物を取り扱う郵
便物処理装置として、郵便物上の画像を読取り、その読
み取られた画像をもとに、宛名文字を文字認識する際に
用いられたり、あるいは、帳票読取装置として、帳票に
書かれた文字を読み取る際にも用いられる。

【００２５】読取対象物Ｑの画像は、光学的に読み取ら
れた後、ＣＣＤセンサ等を用いた光電変換回路２によっ
て電気信号に変換される。電気信号に変換された入力画
像は、画像処理回路３によって処理される。画像処理回
路３では、微分処理等が施され、その処理結果をもと
に、読取領域検出回路４において、ラベリング、射影な
どの技術を用いて読取の対象となる領域を検出する。

【００２６】読取対象領域とは、文字読取装置１が郵便
物処理装置として用いられているならば、宛名記載領域
のことであり、帳票読取装置として用いられているなら
ば、顧客番号あるいは金額欄などの情報領域のことであ
る。

【００２７】このようにして検出された読取対象領域の
画像は、２値化回路（画像２値化装置）５において、２
値化処理が行われる。２値化処理は、入力画像全体に対
してその閾値を決定する場合、読取領域全体に対して閾
値を決定する場合、各文字行ごとに閾値を決定する場
合、あるいはさらに小さな領域についてそれぞれ閾値を
決定する場合が考えられる。広い領域について２値化閾
値を決定する際、ある領域ではかすれ、別の領域ではつ
ぶれるという問題が起きやすい。逆に、２値化処理対象
となる領域が狭すぎると、２値化がうまくいかない場合
もある。そこで、ここでは、２値化処理対象となる領域
を何分割かした領域について閾値処理をするのが適当と
思われる。

【００２８】２値化回路５で２値化された２値化画像
は、さらに、文字検出切出回路６において、ラベリン
グ、射影情報などから一文字一文字に分離される。分離
文字の統合、接触文字の切り離しも行われる。このよう
にして切り出された文字は、認識回路７において、文字
辞書８の文字パターンと照合され、最も類似している何
種類かのカテゴリに分類することによって文字候補が求
められる。

【００２９】さらに、知識処理回路９において、知識辞
書１０との単語照合などを行って、例えば、宛名情報が
組み立てられる。知識辞書１０とは、読取対象物Ｑに応
じた単語照合のための辞書であり、例えば、文字読取装
置１が郵便物処理装置として用いられているならば、住
所の情報が格納されている。

【００３０】知識処理回路９での読取結果は、読取結果
処理回路１１に送られる。ここでは、例えば、文字読取
装置１が郵便物処理装置として用いられているならば、
読取結果をもとに、各宛先毎に分けられた区分口に郵便
物を搬送する処理を行い、文字読取装置１が帳票読取装
置として用いられているならば、読取結果をディスプレ
イ装置等に表示し、ファイルに保存するという処理を行
う。

【００３１】さて、本発明の２値化方法は図１の２値化
回路５で適用されるものであり、この２値化方法につい
て、以下、説明する。なお、以下の説明において、画像
中の各画素は、その濃度値が小さいほど黒く、逆に大き
いほど白いものとする。

【００３２】まず、第１の２値化方法について説明す
る。この第１の２値化方法をここでは、「エッジ領域内
濃度分布を用いた２値化閾値決定法」、あるいは、「エ
ッジ２値化法」と呼ぶことにする。

【００３３】エッジ２値化法は、入力画像において、２
つの隣接する画素の濃度値の差分が、ある閾値を越えた
場合に、その画素を濃淡の異なる２つの領域の境界であ
るエッジとし、これを全画素について行ってエッジ領域
を抽出し、そのエッジを求めた際に差分をとった２つの
画素の濃度値の間を補間するように、抽出されたエッジ
領域内の濃度分布を取り、その濃度分布の値がほぼ最大
となる濃度値を２値化閾値とするものである。すなわ
ち、最適な２値化閾値はエッジにあるという仮定に基づ
く２値化方法である。

【００３４】次に、図２を参照して、エッジ２値化法に
ついてさらに詳しく説明する。図２において、画像全体
に濃淡が少なく、しかも、画像全体の濃度が濃く（平均
濃度値が小さい）、文字領域と背景領域の境界が不明確
な原画像ｐ１のある注目画素の濃度値を「１４４」、そ
の注目画素の右側の画素の濃度値を「２３２」、下側の
画素の濃度値を「２４０」とする。この注目画素につい
て、ｘ方向の左側の画素を「−」、右側の画素を「＋」
とするｘ方向微分フィルタＣ２を用いて、これらの差分
を求めると、 ２３２−１４４＝８８ …（１） となる。

【００３５】このとき、エッジ領域閾値が「３０」であ
るとすると、式（１）で求めた差分値「８８」は、エッ
ジ閾値を越えているから、その画素はエッジ領域内にあ
ると定める。

【００３６】原画像ｐ１のｙ方向についても前述と同様
な操作を行う。すなわち、ｙ方向の上側の画素を
「−」、下側の画素を「＋」とするｙ方向微分フィルタ
Ｃ３を用いて、これらの差分を求めると、 ２４０−１４４＝９６ …（２） となる。

【００３７】このとき、式（２）で求めた差分値「９
６」は、エッジ領域閾値を越えているから、その画素は
エッジ領域内にあると定める。注目画素を例えば原画像
ｐ１の左上から順に１画素ずつ移動していき、全ての画
素について（詳しくは、最も右の１列、最も下の１列を
除く全ての画素について）上記の操作を繰り返して、エ
ッジ領域が抽出される。

【００３８】尚、エッジ領域閾値は、原画像ｐ１中の文
字等の図領域と、背景領域との境界となり得る適当な濃
度値で、原画像ｐ１の濃度分布の状態に応じて、あらか
じめ決定されるものである。

【００３９】次に、抽出されたエッジ領域内の濃度分布
を求める。すなわち、エッジを求めた際に差分をとった
２つの画素の濃度値の間にある２値化閾値を求めるため
に、その２つの画素の濃度値を補間するように濃度分布
を求める。

【００４０】その際、まず、エッジ領域内の２つの隣接
する画素の濃度値の大小に基づき、その２つの隣接する
画素の濃度値の間に原画像ｐ１を２値化する際の２値化
閾値が存在する度合を示す前記エッジ領域内の画素の濃
度分布の各濃度値に対する微分値を求める微分処理を行
ってから、エッジ領域内の全濃度値に渡って積分して、
エッジ領域内の濃度分布を求める。

【００４１】その結果、図３に示すような、原画像ｐ１
から抽出されたエッジ領域内の画素の濃度値のヒストグ
ラム（エッジ領域内濃度分布）が得られ、この濃度分布
において、分布値がほぼ最高となる濃度値が２値化閾値
θ１となる。

【００４２】このように、濃度分布の微分値を求めてか
ら濃度分布を作成することは、計算処理ステップを少な
くして、処理の高速化が図れるという効果がある。次
に、図４を参照して、図１の２値化回路５における、エ
ッジ２値化法の具体的な処理手順について説明する。

【００４３】入力された濃淡画像（原画像ｐ１）の横方
向の長さをＷ、縦方向の長さをＨとする。まず、ステッ
プＳ１〜ステップＳ６では、各画素値について、例えば
左上から順に注目画素を移動していき、エッジ領域の抽
出と、その抽出されたエッジ領域内の濃度分布の微分を
求める。

【００４４】ｘ方向への変数ｉ、ｙ方向への変数をｊと
し、各画素を（ｉ、ｊ）で表す。ステップＳ１、ステッ
プＳ２では注目画素（ｉ、ｊ）を順次セットし、最も右
の１列、最も下の１列を除く（０、０）から（Ｗ−２、
Ｈ−２）までの全ての画素について、ステップＳ３以下
の処理を行うようチェックを行う。

【００４５】以下の処理では、ステップＳ１、ステップ
Ｓ２でセットされた注目画素（ｉ、ｊ）と、その注目画
素にｘ方向に隣接する画素（ｉ＋１、ｊ）、ｙ方向に隣
接する画素（ｉ、ｊ＋１）が処理対象画素となる。

【００４６】ステップＳ３では、前述したように、注目
画素について、ｘ方向の左側の画素を「−」、右側の画
素を「＋」とするｘ方向微分フィルタＣ２を用いて、こ
れらの差分を求め、エッジ領域閾値ａ（例えば「３
０」）との比較を行う。

【００４７】すなわち、注目画素の濃度値をｆ（ｉ、
ｊ）、その左側の画素の濃度値をｆ（ｉ＋１、ｊ）とす
ると、それらの差分｜ｆ（ｉ＋１、ｊ）−ｆ（ｉ、ｊ）
｜がエッジ領域閾値ａより大きいとき、その画素は、エ
ッジ領域内にあると判断され、ステップＳ４に進む。エ
ッジ領域閾値ａより小さいときは、その画素はエッジ領
域外であり、ステップＳ４をスキップしてステップＳ５
に進む。

【００４８】ステップＳ４では、エッジ領域内の画素に
ついて、ｘ方向に隣接する２つの画素の濃度値の大小に
基づき、エッジ領域内の画素の濃度分布の各濃度値に対
する微分値を求める。

【００４９】まず、エッジ領域内の画素の濃度値ｋにお
ける微分値をｇ´（ｋ）と表すと、ｇ´（ｋ）は以下の
ようにして求めることができる。すなわち、２つの画素
の濃度値を比較して、濃度最小値（濃度値の小さい方の
値）における微分値には度数「１」が加算される。

【００５０】２つの画素の濃度値ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ
＋１、ｊ）のうち濃度最小値を ｍｉｎ（ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ）） と表すと、その濃度最小値における微分値には度数
「１」が加算されるので、濃度最小値における微分値 ｇ´（ｍｉｎ（ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ））） には、 ｇ´（ｍｉｎ（ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ）））＋
１ が代入される。

【００５１】一方、２つの画素の濃度値を比較して、濃
度最大値（濃度値の大きい方の値）における微分値には
度数「１」が減算される。２つの画素の濃度値ｆ（ｉ、
ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ）のうち濃度最大値を ｍａｘ（ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ）） と表すと、その濃度最小値における微分値には度数
「１」が減算されるので、濃度最大値における微分値 ｇ´（ｍａｘ（ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ））） には、 ｇ´（ｍａｘ（ｆ（ｉ、ｊ）、ｆ（ｉ＋１、ｊ）））−
１ が代入される。

【００５２】具体的には、図２で説明したように、濃度
値「１４４」の注目画素と、それに隣接する濃度値「２
３２」の画素の場合、濃度最小値における微分値ｇ´
（１４４）には、度数「１」が加算されるので、 ｇ´（１４４）＋１ が代入される。また、濃度最大値における微分値ｇ´
（２３２）には、度数「１」が減算されるので、 ｇ´（２３２）−１ が代入される。

【００５３】次に、ステップＳ５に進み、前述したよう
に、注目画素について、ｙ方向の上側の画素を「−」、
下側の画素を「＋」とするｙ方向微分フィルタＣ３を用
いて、これらの差分を求め、エッジ領域閾値ａ（例えば
「３０」）との比較を行う。

【００５４】すなわち、注目画素の濃度値をｆ（ｉ、
ｊ）、その下側の画素の濃度値をｆ（ｉ、ｊ＋１）とす
ると、それらの差分｜ｆ（ｉ、ｊ＋１）−ｆ（ｉ、ｊ）
｜がエッジ領域閾値ａより大きいとき、その画素は、エ
ッジ領域内にあると判断され、ステップＳ５に進む。エ
ッジ領域閾値ａより小さいときは、その画素はエッジ領
域外であるので、ステップＳ１、ステップＳ２に戻り、
変数ｉあるいはｊを更新する。

【００５５】ステップＳ６では、エッジ領域内の画素に
ついて、ステップＳ４での処理と同様に、ｙ方向に隣接
する２つの画素の濃度値の大小に基づき、エッジ領域内
の画素の濃度分布の各濃度値に対する微分値を求める。

【００５６】具体的には、図２で説明したように、濃度
値「１４４」の注目画素と、それに隣接する濃度値「２
４０」の画素の場合、濃度最小値における微分値ｇ´
（１４４）には、度数「１」が加算されるので、 ｇ´（１４４）＋１ が代入される。また、濃度最大値における微分値ｇ´
（２４０）には、度数「１」が減算されるので、 ｇ´（２４０）−１ が代入される。

【００５７】以上のステップＳ１〜ステップＳ６までの
処理を、原画像ｐ１の最も右の１列、最も下の１列を除
く全ての画素について施す。次に、ステップＳ７〜ステ
ップＳ９において、ステップＳ６までで求められたエッ
ジ領域内の濃度分布の微分値ｇ´（ｋ）を、エッジ領域
内の全濃度値に渡って積分して、エッジ領域内の濃度分
布ｇ（ｋ）を求める処理を行う。

【００５８】まず、ステップＳ７では、エッジ領域内の
濃度分布ｇ（ｋ）の初期値を求める。すなわち、濃度値
ｋ＝０の時のｇ（０）の値をｇ´（０）とする。ステッ
プＳ８〜ステップＳ９では、濃度値ｋの値を順次「ｌ」
づつ増加しながら、微分値ｇ´（ｋ）を累積加算して、
エッジ領域内の全濃度値（ｋ＝０〜Ｌ、Ｌ＝２５５）に
渡って積分し、濃度分布ｇ（ｋ）を求める。

【００５９】具体的には、濃度分布ｇ（ｋ）は、次式の
ように算出される。 ｇ（０）＝ｇ´（０） ｇ（１）＝ｇ（０）＋ｇ´（０） ｇ（２）＝ｇ（１）＋ｇ´（２） ・ ・ ・ ｇ（ｋ）＝ｇ（ｋ−１）＋ｇ´（ｋ） ・ ・ ・ ｇ（２５５）＝ｇ（２５４）＋ｇ´（２５５） このようにして、エッジ領域内の全濃度値に渡って積分
して、エッジ領域内の濃度分布を作成した結果、例え
ば、図３に示したような、エッジ領域における濃度値の
ヒストグラム（エッジ領域内濃度分布）が得られる。

【００６０】図３のエッジ領域内濃度分布より、濃度値
「１６０」付近に分布度数の山があることがわかる。そ
の山の頂点、すなわちエッジ領域内濃度分布が最大値と
なる濃度値k:maxarg（ｇ（ｋ））に、オフセット量αを
加えたものを２値化閾値θとする（ステップＳ１０）。
ここで、k:maxarg()は、括弧の中の式を最大にするｋを
表す。また、α＝０の場合は、オフセット量なしという
ことである。

【００６１】なお、濃度分布最大の点から一定量（オフ
セット量）ずらして２値化閾値とすることは、濃度分布
最大の濃度値をそのまま２値化閾値とする場合と比較し
て、より精度の高い２値化処理を行えることは、経験上
明らかな事実である。

【００６２】以上説明したように、例えば、図３に示す
ような原画像ｐ１について、２つの隣接する画素の濃度
値の差分が、ある閾値を越えた場合に、その画素をエッ
ジとしてエッジ領域を抽出し、そのエッジを求めた際に
差分をとった２つの画素の濃度値の間を補間するよう
に、抽出されたエッジ領域内の濃度分布を取り、その濃
度分布の値がほぼ最大となる濃度値を２値化閾値とする
ことにより、図３に示した原画像ｐ１のような、画像全
体に濃淡が少なく、文字領域と背景領域の境界が不明確
な画像であっても最適な２値化閾値θ１を決定すること
ができ、原画像ｐ１に対する２値化処理が正確に行える
（図３の２値化画像ｐ２参照）。

【００６３】また、エッジを求めた際に差分をとった２
つの画素の濃度値の間にある２値化閾値を求めるため
に、まず、エッジ領域内の２つの隣接する画素の濃度値
の間に原画像ｐ１を２値化する際の２値化閾値が存在す
る度合を示す前記エッジ領域内の画素の濃度分布の各濃
度値に対する微分値を求める微分処理を行ってから、エ
ッジ領域内の全濃度値に渡って積分して、エッジ領域内
の濃度分布を求めてることにより、２値化処理が高速に
行える。

【００６４】さらに、もともと微分フィルタを具備する
画像処理装置では、その回路を使うことができるので、
２値化回路５の回路が小規模になる。次に、図１の２値
化回路５で適用される第２の２値化方法について説明す
る。この第２の２値化方法をここでは、「ノイズ最小化
２値化閾値決定法」、あるいは、「ノイズ２値化法」と
呼ぶことにする。

【００６５】ノイズ２値化法では、原画像を任意の濃度
値を閾値として２値化した際に、各画素とその近傍画素
で形成される形状をもとに検出される孤立点の濃度分布
の特徴をもとに、最適２値化閾値を求めるものである。
ここでは、注目画素と近傍画素が作る、ある形状をノイ
ズと呼ぶことにする。

【００６６】図５は、注目画素とその近傍画素により構
成されるノイズ形状の具体例を示したものである。図５
において、ノイズ形状ｈ１は、注目画素のみが黒で、８
近傍画素は白の場合である。注目画素は、文字のかす
れ、背景の孤立ノイズなどによってできる孤立点とみな
される。ノイズ形状ｈ２は、ノイズ形状ｈ１を白黒反転
させた孤立点を示す。

【００６７】ノイズ形状ｈ３は、同様の原因によって、
あるいはエッジ部分にできる細かい凹凸によってできる
ノイズである。ノイズ形状ｈ４は、ノイズ形状ｈ３を白
黒反転させたものである。

【００６８】ノイズ形状ｈ５は、エッジ部分にできる細
かい凹凸によってできるノイズであり、きれいに輪郭が
とれない場合に多く生ずると思われる。ノイズ形状ｈ６
は、ノイズ形状ｈ５を白黒反転させたものである。

【００６９】ノイズ形状ｈ７もノイズ形状ｈ５と同様に
してできるものである。ノイズ形状ｈ８はノイズ形状ｈ
７を白黒反転させたものである。いずれの形状も、２値
化閾値が適切な場合にはその画素が減少し、不適切な場
合には増加する性質をもっている。本発明では、そのよ
うな特徴を用いて２値化閾値を決定する。

【００７０】ここでは、特に、図５のノイズ形状ｈ１、
ｈ２で表される孤立点について、これらをノイズと定義
する。以下、ノイズと孤立点は同意であるとする。図６
は、ノイズ２値化法の原理について説明するためのもの
で、画像全体に濃淡が少なく、しかも、画像全体の濃度
が濃く（平均濃度値が小さい）、文字領域と背景領域の
境界が不明確な原画像ｊ１に対し、任意の閾値につい
て、画像全体におけるノイズの数を求めてプロットした
ものである。

【００７１】原画像ｊ１に対し、比較的小さい濃度値
（例えば濃度値「２１８」）を２値化閾値として２値化
した場合、２値化画像ｊ４のように、文字がかすれて、
ストロークの一部が孤立点となり、ノイズ数は増加す
る。

【００７２】原画像ｊ１に対し、比較的大きい濃度値
（例えば濃度値「１２７」）を２値化閾値として２値化
した場合、２値化画像ｊ２のように、文字がつぶれて背
景ノイズが目立ち、やはりノイズ数が増加する。

【００７３】図６において、孤立点の数がピークとなる
の二つの山の間の谷の部分を最適２値化閾値とすれば、
ノイズが最大限削除された最適な２値画像ｊ３を得るこ
とができる。

【００７４】次に、図７を参照してノイズ２値化法につ
いて、さらに詳しく説明する。図５のノイズ形状ｈ１の
ようなノイズとなる条件は、注目画素の濃度値がその８
近傍画素の最小濃度値よりも小さい場合で、２値化閾値
がその注目画素の濃度値と８近傍画素の最小濃度値の間
に存在するときであり、図５のノイズ形状ｈ２のような
ノイズとなる条件は、注目画素の濃度値がその８近傍画
素の最大濃度値よりも大きい場合で、２値化閾値がその
注目画素の濃度値と８近傍画素の最大濃度値の間に存在
するときである。

【００７５】図７において、原画像ｊ１の注目画素ｇ３
について、その８近傍画素について考慮する。注目画素
ｇ３の濃度値は「１４４」、その注目画素の８近傍画素
の濃度値のうち、最大値は右下にある画素ｇ４の「２４
４」、最小値は右上にある画素ｇ２の「１４０」であ
る。

【００７６】この場合、ノイズ形状ｈ１、ｈ２の条件は
どちらも満たさないので、注目画素ｇ３は孤立点にはな
らない。一方、原画像ｊ１の注目画素ｇ７について、そ
の８近傍画素について考慮すると、注目画素ｇ７の濃度
値は「１５６」、その注目画素の８近傍画素の濃度値の
うち、最大値は左上にある画素ｇ５の「２４４」、最小
値は左横にある画素ｇ６の「２０４」である。

【００７７】この場合、２値化閾値が「１５６」よりも
大きく、「２０４」よりも小さい場合、ノイズ形状ｈ１
のようなノイズとなる。このように、ノイズ２値化法で
は、まず、注目画素とその８近傍画素の濃度値のうち最
大濃度値と最小濃度値とを比較して、ノイズ形状ｈ１、
ｈ２の条件を満たすとき、その注目画素を、その注目画
素の濃度値と８近傍画素の最大濃度値あるいは最小濃度
値との間に存在する濃度値を原画像ｊ１を２値化する際
の閾値とした際に形成される孤立点として検出し、その
検出された孤立点の濃度分布から、孤立点の数が最小と
なる濃度値を２値化閾値とするものである。

【００７８】孤立点の濃度分布（ノイズ分布）を求める
際、前述のエッジ２値化法と同様に、まず、孤立点の濃
度分布の各濃度値に対する微分値を求めてから、その微
分値に全濃度値にわたって積分処理を行ってノイズ分布
を求める。

【００７９】すなわち、原画像ｊ１において、注目画素
と８近傍画素の濃度値を比較して、ノイズ形状ｈ１、ｈ
２の条件を満たすとき、注目画素を孤立点として検出
し、その注目画素が孤立点として検出されるための原画
像ｊ１を２値化する際の２値化閾値が、孤立点として検
出された注目画素の濃度値と８近傍画素の最大濃度値あ
るいは最小濃度値との間に存在する度合を示す孤立点の
濃度分布の各濃度値に対する微分値を求める微分処理を
行い、その微分値に全濃度値にわたって積分処理を行
う。

【００８０】ノイズ分布の微分値を求めてから濃度分布
を作成することは、エッジ２値化法の場合と同様、計算
処理ステップを少なくして、処理の高速化が図れるとい
う効果がある。

【００８１】次に、図８を参照して、図１の２値化回路
５における、ノイズ２値化法の具体的な処理手順につい
て説明する。まず、ステップＳ２０〜ステップＳ２６で
は、原画像ｊ１の１番外側の画素以外の全ての画素につ
いて、例えば左上から順に注目画素を移動して、その注
目画素とその注目画素の８近傍画素に基づく孤立点の検
出と、その検出された孤立点の濃度分布の微分を求め
る。

【００８２】ｘ方向への座標変数ｉ、ｙ方向への座標変
数をｊとし、各画素を（ｉ、ｊ）で表す。また、注目画
素（ｉ、ｊ）における濃度値をｆ（ｉ，ｊ）とする。ス
テップＳ２０、ステップＳ２１では、注目画素（ｉ、
ｊ）を順次セットし、最も外側を除く（１、１）から
（Ｗ−２、Ｈ−２）までの全ての画素について、ステッ
プＳ２２以下の処理を行うようチェックを行う。

【００８３】以下の処理では、ステップＳ２０、ステッ
プＳ２１でセットされた注目画素（ｉ、ｊ）と、その注
目画素の８近傍画素（ｉ´、ｊ´）が処理対象画素とな
る。ここで、 ｉ´＝ｉ−１、ｉ、ｉ＋１ ｊ´＝ｊ−１、ｊ、ｊ＋１ ただし（ｉ´、ｊ´）≠（ｊ、ｊ）である。

【００８４】ステップＳ２２では、注目画素（ｉ、ｊ）
の８近傍画素（ｉ´、ｊ´）のうち最大濃度値max （ｆ
（ｉ´、ｊ´））と、最小濃度値min （ｆ（ｉ´、ｊ
´））を求める。

【００８５】ステップＳ２３では、注目画素の８近傍画
素における最大濃度値と、注目画素の濃度値を比較し、
ノイズ形状ｈ２のようなノイズとなる条件をチェックす
る。すなわち、注目画素の濃度値ｆ（ｉ、ｊ）が８近傍
画素における最大濃度値max （ｆ（ｉ´、ｊ´））より
大きいときに、ノイズの検出を行い、ステップＳ２４に
進む。

【００８６】一方、ノイズ形状ｈ２のようなノイズが検
出されなかったとき、ステップＳ２５に進み、ノイズ形
状ｈ１のようなノイズとなる条件をチェックする。ステ
ップＳ２４では、ステップＳ２３で検出されたノイズの
濃度分布の変化の度合、すなわち、各濃度値に対する分
布度数の微分値を求める。

【００８７】この方法は、エッジ２値化法と同様に、ま
ず、検出されたノイズの濃度値ｋにおける微分値をｇ´
（ｋ）と表すと、ｇ´（ｋ）は以下のようにして求める
ことができる。すなわち、注目画素（ｉ、ｊ）の濃度値
ｆ（ｉ、ｊ）が８近傍画素の濃度最大値max （ｆ（ｉ
´、ｊ´））よりも大きい場合、濃度値ｆ（ｉ、ｊ）に
おける微分値 ｇ´（ｋ）＝ｇ´（ｆ（ｉ、ｊ）） には度数「１」が減算され、濃度最大値max （ｆ（ｉ
´、ｊ´））における微分値 ｇ´（ｋ）＝ｇ´（max （ｆ（ｉ´、ｊ´））） には度数「１」を加算する。

【００８８】次に、ステップＳ２５に進み、注目画素の
８近傍画素における最小濃度値と、注目画素の濃度値を
比較し、ノイズ形状ｈ１のようなノイズとなる条件をチ
ェックする。すなわち、注目画素の濃度値ｆ（ｉ、ｊ）
が８近傍画素における最小濃度値min （ｆ（ｉ´、ｊ
´））より小さいときに、ノイズの検出を行い、ステッ
プＳ２６に進む。

【００８９】一方、ノイズ形状ｈ１のようなノイズが検
出されなかったとき、ステップＳ２０、ステップＳ２１
に戻り、座標変数ｉ、ｊを更新する。ステップＳ２６で
は、前述同様に、ステップＳ２５で検出されたノイズの
濃度分布の変化の度合、すなわち、各濃度値に対する分
布度数の微分値を求める。

【００９０】すなわち、注目画素（ｉ、ｊ）の濃度値ｆ
（ｉ、ｊ）が８近傍画素の濃度最小値min （ｆ（ｉ´、
ｊ´））よりも小さい場合、濃度値ｆ（ｉ、ｊ）におけ
る微分値 ｇ´（ｋ）＝ｇ´（ｆ（ｉ、ｊ）） には度数「１」が加算され、濃度最小値min （ｆ（ｉ
´、ｊ´））における微分値 ｇ´（ｋ）＝ｇ´（min （ｆ（ｉ´、ｊ´））） には度数「１」が減算される。

【００９１】具体的には、図７で説明したように、濃度
値「１５６」の注目画素ｇ７がノイズとして検出された
場合、濃度値「１５６」におけるノイズ分布の微分値ｇ
´（１５６）には度数「１」が加算され、８近傍画素の
濃度最小値「２０４」におけるノイズ分布の微分値ｇ´
（２０４）には度数「１」が減算される。

【００９２】以上のステップＳ２０〜ステップＳ２６ま
での処理を、原画像の最も外側の画素を除く全ての画素
について施す。次に、ステップＳ２７〜ステップＳ３０
において、ステップＳ２６までで求められたノイズの濃
度分布の微分値ｇ´（ｋ）を、全濃度値（例えば、濃度
値「０」〜「２５５」）に渡って積分して、ノイズの濃
度分布ｇ（ｋ）を求める処理を行う。

【００９３】ステップＳ２７〜ステップＳ２９の処理
は、図４のステップＳ７〜ステップＳ９までの処理と同
様である。ステップＳ３０では、ノイズの濃度分布の微
分値ｇ´（ｋ）を、全濃度値に渡って積分した結果得ら
れたノイズ分布について、例えば、近傍のノイズ数の重
み付け平均をとるなどして、ノイズ分布の小さな凹凸を
除去する平滑化処理を行う。

【００９４】原画像ｊ１に対してステップＳ３０までの
処理を施した結果、例えば、図９に示すようなノイズ分
布が得られる。図９に示した孤立点（ノイズ）の濃度分
布において、ノイズ形状ｈ１、ｈ２として検出された孤
立点の数の分布は、ｅ１、ｅ２といった２つのピーク点
（山）を示すようになる。

【００９５】次に、ステップＳ３１に進み、例えば、図
９に示すようなノイズ分布において、まず、ノイズ分布
の最大値を求め、それを１つ目の山ｅ１とする。その山
ｅ１の頂点の次に大きな頂点を２つ目の山ｅ２として検
出し、その２つの山ｅ１、ｅ２の谷の部分の濃度値をノ
イズ２値化法による２値化閾値θ２とする。その際、小
さな山を誤って選択することのないように、２つの山ｅ
１、ｅ２の間の谷の小さいものを除くなどの例外処理も
行う必要がある。

【００９６】なお、上記実施例では、図５のノイズの形
状ｈ１、ｈ２についてのみ説明したが、図５のノイズ形
状ｈ３〜ｈ８についても、ほぼ同様である。この場合、
ノイズを検出する際の条件が異なる。

【００９７】ノイズ形状ｈ３の検出条件は、例えば、注
目画素の濃度値と、その注目画素の真下の画素の濃度値
のうち最小濃度値が、それ以外の近傍画素の濃度値のう
ち最小濃度値より小さいことである。

【００９８】ノイズ形状ｈ４の検出条件は、例えば、注
目画素の濃度値と、その注目画素の真下の画素の濃度値
のうち最大濃度値が、それ以外の近傍画素の濃度値のう
ち最大濃度値とより大きいことである。

【００９９】ノイズ形状ｈ５〜ｈ８の場合も、図５に示
したようなノイズ形状に合わせて注目画素を含んだ複数
の画素の濃度値のうちの最大あるいは最小濃度値と、そ
れ以外の近傍画素の濃度値のうち最大あるいは最小濃度
値とを比較して、それらの大小をもとに検出できる。

【０１００】このようにして、例えば、ノイズ形状ｈ
４、ｈ６、ｈ８が検出されたとき、図９のステップＳ２
４で、注目画素を含む複数の画素の濃度値のうち最大濃
度値に対するノイズ分布の微分値には、度数「１」が減
算され、それ以外の近傍画素の濃度値のうち最大濃度値
に対するノイズ分布の微分値には、度数「１」が加算さ
れる。また、ノイズ形状ｈ３、ｈ５、ｈ７が検出された
とき、図９のステップＳ２６で、注目画素を含む複数の
画素の濃度値のうち最小濃度値に対するノイズ分布の微
分値には、度数「１」が加算され、それ以外の近傍画素
の濃度値のうち最小濃度値に対するノイズ分布の微分値
には、度数「１」が減算される。以下の処理は、図９の
説明と同様である。

【０１０１】以上、説明したように、例えば、図６に示
したような原画像ｊ１について、図５のノイズ形状ｈ
１、ｈ２の条件を満たすノイズを検出し、図８に示すよ
うなノイズの濃度分布（ノイズ分布）を求め、その分布
度数が最大となる１つ目の山ｅ１と、その山ｅ１の分布
度数の次に大きな頂点を２つ目の山ｅ２として検出し、
その２つの山ｅ１、ｅ２の間の谷の部分の濃度値を２値
化閾値θ２とすることにより、図６に示した原画像ｊ１
のように、画像全体に濃淡が少なく、文字領域と背景領
域の境界が不明確なものであっても、最適な２値化閾値
θ２を決定することができ、原画像ｊ１に対する２値化
処理が正確に行え、鮮明な２値化画像（図６の２値化画
像ｊ３参照）が得られる。

【０１０２】また、注目画素とその８近傍画素の濃度値
を比較して、ノイズ形状ｈ１、ｈ２の条件を満たしたと
き、その注目画素を孤立点として検出し、その際、その
注目画素が孤立点として検出されるための原画像ｊ１を
２値化する際の２値化閾値が、孤立点として検出された
注目画素の濃度値と８近傍画素の最大濃度値あるいは最
小濃度値との間に存在する度合を示す孤立点の濃度分布
の各濃度値に対する微分値を求める微分処理を行い、そ
の微分値に全濃度値にわたって積分処理を行ってノイズ
分布を求めることにより、２値化処理が高速に行える。

【０１０３】さらに、ノイズ２値化法は、文字にかすれ
が生じるとき、また逆に背景ノイズが目立って文字がつ
ぶれてしまうとき、ノイズが増加するという特質を応用
して２値化を行っているので、細いストロークをもつ明
朝体等の印刷活字の２値化などに適している。

【０１０４】以上説明したように、本実施例によれば、
原画像に対し２値化処理を行う際、その原画像の濃度分
布以外の特徴、すなわち、原画像からエッジ領域を検出
してその領域内の濃度分布の特徴をもとに、あるいは、
原画像を任意の閾値で２値化した際の孤立点の濃度分布
の特徴をもとに、最適な２値化閾値を決定することがで
き、精度の高い２値化処理が高速に行える。

【０１０５】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、原
画像に対し最適な２値化閾値を決定することができ、精
度の高い２値化処理が高速に行える濃淡画像の２値化方
法および画像２値化装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る光学文字読取装置の構
成を概略的に示した図。

【図２】エッジ２値化法について説明するための図。

【図３】原画像から抽出されたエッジ領域内の画素の濃
度分布の具体例を示した図。

【図４】図１の２値化回路におけるエッジ２値化法の具
体的な処理手順について説明するためのフローチャー
ト。

【図５】注目画素とその近傍画素により構成されるノイ
ズ形状の具体例を示した図。

【図６】ノイズ２値化法の原理について説明するための
図。

【図７】ノイズ２値化法について、さらに詳しく説明す
るための図。

【図８】図１の２値化回路におけるノイズ２値化法の具
体的な処理手順について説明するためのフローチャー
ト。

【図９】原画像に対して図８のノイズ２値化処理を施し
た結果得られる孤立点の濃度分布の具体例を示した図。

【図１０】従来の２値化方法について説明するための
図。

【符号の説明】

１…光学的文字読取装置、５…２値化回路（画像２値化
装置）、ｐ１…原画像、ｐ２…２値化画像、θ１…２値
化閾値、ｊ１…原画像、ｊ２〜ｊ４…２値化画像、ｇ
３、ｇ７…注目画素、θ２…２値化閾値。

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ２値化する原画像から背景領域と図領域
   の境界領域となるエッジ領域を抽出し、その抽出された
   エッジ領域内の画素の濃度分布の特徴から２値化閾値を
   決定し、この決定した２値化閾値に基づき前記原画像を
   ２値化することを特徴とした濃度画像の２値化方法。
2. 【請求項２】 ２値化する原画像の２つの隣接する画素
   の濃度値の差分と、あらかじめ設定された閾値とを比較
   して、前記原画像からエッジ領域を抽出し、その抽出さ
   れたエッジ領域内の画素について、２つの隣接する画素
   の濃度値の間を補間するように、抽出されたエッジ領域
   内の画素の濃度分布を求めて、その分布度数がほぼ最大
   となる濃度値を２値化閾値として決定し、この決定した
   ２値化閾値に基づき前記原画像を２値化することを特徴
   とした濃度画像の２値化方法。
3. 【請求項３】 ２値化する原画像の２つの隣接する画素
   の濃度値の差分と、あらかじめ設定された閾値とを比較
   して、前記原画像から、前記差分が前記閾値より大きい
   画素で構成されたエッジ領域を抽出し、その抽出された
   エッジ領域内の画素について、２つの隣接する画素の濃
   度値の間に前記原画像を２値化する際の２値化閾値が存
   在する度合を示す前記エッジ領域内の画素の各濃度値に
   対する微分値を求める微分処理を行い、さらに、前記微
   分値に対し全濃度値にわたって積分処理を行って得られ
   る前記エッジ領域内の画素の濃度分布から、その分布度
   数がほぼ最大となる濃度値を前記２値化閾値として決定
   し、この決定した２値化閾値に基づき前記原画像を２値
   化することを特徴とした濃度画像の２値化方法。
4. 【請求項４】 ２値化する原画像の２つの隣接する画素
   の濃度値の差分と、あらかじめ設定された閾値とを比較
   して、前記原画像から、前記差分が前記閾値より大きい
   画素で構成されたエッジ領域を抽出し、その抽出された
   エッジ領域内の画素について、２つの隣接する画素の濃
   度値の小さい濃度値について１を加算し、大きい濃度値
   について１を減算して、前記２つの隣接する画素の濃度
   値の間に前記原画像を２値化する際の２値化閾値が存在
   する度合を示す前記エッジ領域内の画素の各濃度値に対
   する微分値を求める微分処理を行い、さらに、その微分
   値を全濃度値にわたって累積加算する積分処理を行って
   得られる前記エッジ領域内の画素の濃度分布から、その
   分布度数がほぼ最大となる濃度値を前記２値化閾値とし
   て決定し、この決定した２値化閾値に基づき前記原画像
   を２値化することを特徴とした濃度画像の２値化方法。
5. 【請求項５】 ２値化する原画像を任意の濃度値を閾値
   として２値化した際に、各画素とその近傍画素で形成さ
   れる形状をもとに検出される孤立点の濃度分布の特徴を
   もとに、前記原画像を２値化する際に前記孤立点の数が
   最小となる濃度値を２値化閾値として決定し、この決定
   した２値化閾値に基づき前記原画像を２値化することを
   特徴とした濃度画像の２値化方法。
6. 【請求項６】 ２値化する原画像の注目画素を含む近傍
   の９画素毎に、それらの濃度値を比較し、前記注目画素
   の濃度値が最小のとき、前記注目画素を、前記原画像を
   ２値化する際の２値化閾値が前記注目画素の濃度値と前
   記注目画素以外の画素の濃度値のうちの最小濃度値との
   間に存在する際に形成される孤立点として検出し、さら
   に、前記注目画素の濃度値が最大のとき、前記注目画素
   を、前記原画像を２値化する際の２値化閾値が前記注目
   画素の濃度値と前記注目画素以外の画素の濃度値のうち
   の最大濃度値との間に存在するときに形成される孤立点
   として検出し、その検出された孤立点の濃度分布の特徴
   をもとに、前記孤立点の数が最小となる濃度値を前記２
   値化閾値として決定し、この決定した２値化閾値に基づ
   き前記原画像を２値化することを特徴とした濃度画像の
   ２値化方法。
7. 【請求項７】 ２値化する原画像の注目画素を含む近傍
   の９画素毎に、それらの濃度値を比較し、前記注目画素
   の濃度値が最小あるいは最大のとき、前記注目画素を孤
   立点として検出し、前記注目画素が前記孤立点として検
   出されるための前記原画像を２値化する際の２値化閾値
   が、前記孤立点として検出された前記注目画素の濃度値
   と前記９画素のうち前記注目画素以外の画素の濃度値の
   うちの最小濃度値あるいは最大濃度値との間に存在する
   度合を示す前記孤立点の各濃度値に対する微分値を求め
   る微分処理を行い、さらに、前記微分値に対し全濃度値
   にわたって積分処理を行って得られる前記孤立点の濃度
   分布の特徴をもとに、前記孤立点の数が最小となる濃度
   値を前記２値化閾値として決定し、この決定した２値化
   閾値に基づき前記原画像を２値化することを特徴とした
   濃度画像の２値化方法。
8. 【請求項８】 ２値化する原画像の注目画素を含む近傍
   の９画素毎に、それらの濃度値を比較し、前記注目画素
   の濃度値が最小のとき、前記注目画素を孤立点として検
   出し、その際、その孤立点として検出された注目画素の
   濃度値について１を加算し、前記９画素のうち前記注目
   画素以外の画素の濃度値のうちの最小濃度値について１
   を減算し、一方、前記注目画素の濃度値が最大のとき
   も、前記注目画素を孤立点として検出し、その際、その
   孤立点として検出された注目画素の濃度値について１を
   減算し、前記９画素のうち前記注目画素以外の画素の濃
   度値のうちの最大濃度値について１を加算して、前記注
   目画素が前記孤立点として検出されるための前記原画像
   を２値化する際の２値化閾値が、前記孤立点として検出
   された前記注目画素の濃度値と前記最小濃度値あるいは
   前記最大濃度値との間に存在する度合を示す前記孤立点
   の各濃度値に対する微分値を求める微分処理を行い、さ
   らに、その微分値に対し全濃度値にわたって累積加算す
   る積分処理を行って得られる前記孤立点の濃度分布の特
   徴をもとに、前記孤立点の数が最小となる濃度値を前記
   ２値化閾値として決定し、この決定した２値化閾値に基
   づき前記原画像を２値化することを特徴とした濃度画像
   の２値化方法。
9. 【請求項９】 ２値化すべき原画像の２つの隣接する画
   像の濃度値の差分を求め、この差をあらかじめ定められ
   た閾値と比較する比較手段と、 この比較手段により前記閾値以上の差があるとき、前記
   原画像のエッジ領域として抽出する手段と、 この抽出手段により抽出されたエッジ領域内の画素につ
   いて、２つの隣接する画素の濃度値の間を補間するとと
   もに、全ての抽出されたエッジ領域内の画素の濃度分布
   を算出する算出手段と、 この算出手段で算出された分布度数がほぼ最大となる濃
   度値を２値化閾値として決定する決定手段と、 この決定手段によって決定した２値化閾値に基づいて前
   記原画像を２値化する２値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像２値化装置。
10. 【請求項１０】 ２値化すべき原画像の２つの隣接する
    画像の濃度値の差分を求め、この差をあらかじめ定めら
    れた閾値と比較する比較手段と、 この比較手段により前記閾値より大きい濃度値の画素で
    構成されたエッジ領域を前記画素から抽出する抽出手段
    と、 この抽出手段により抽出されたエッジ領域内の画素につ
    いて、２つの隣接する画素の濃度値の間に前記原画像を
    ２値化する際の２値化閾値が存在する度合を示す前記エ
    ッジ領域内の画素の各濃度値に対する微分値を求める微
    分手段と、 この微分手段により求められた微分値に対し全濃度わた
    って積分処理を行うことにより前記エッジ領域内の画素
    の濃度分布を算出する算出手段と、 この算出手段により算出された濃度分布から、その分布
    度数がほぼ最大となる濃度値を前記２値化閾値として決
    定する決定手段と、 この決定手段によって決定した２値化閾値に基づき原画
    像を２値化する２値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像２値化装置。
11. 【請求項１１】 ２値化する原画像の注目画素を含む近
    傍の９画素毎に、それらの濃度値を比較することによ
    り、前記注目画素の濃度値が最小または最大であるか否
    かを判断する判断手段と、 この判断手段により注目画素の濃度値が最小であると判
    断されたとき、前記注目画素を、前記原画像を２値化す
    る際の２値化閾値が前記注目画素の濃度値と前記注目画
    素以外の画素の濃度値のうち最小濃度値との間に存在す
    る際に形成される孤立点として検出する第１の検出手段
    と、 前記判断手段により、注目画素の濃度値が最大であると
    判断されたとき、前記注目画素を、前記原画像を２値化
    する際の２値化閾値が前記注目画素の濃度値と前記注目
    画素以外の画素の濃度値のうち最大濃度値との間に存在
    する際に形成される孤立点として検出する第２の検出手
    段と、 これら第１、第２の検出手段で検出された孤立点の濃度
    分布を算出する算出手段と、 この算出手段によって算出された濃度分布から前記孤立
    点の数が最小となる濃度値を前記２値化閾値として決定
    する決定手段と、 この決定手段によって決定した２値化閾値に基づき前記
    原画像を２値化する２値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像２値化装置。
12. 【請求項１２】 ２値化する原画像の注目画素を含む近
    傍の９画素毎に、それらの濃度値を比較することによ
    り、前記注目画素の濃度値が最小あるいは最大であるか
    否かを判断する判断手段と、 この判断手段により注目画素の濃度値が最大又は最小で
    あると判断されたとき、前記注目画素を孤立点として検
    出する検出手段と、 前記注目画素が前記検出手段で前記孤立点として検出さ
    れるための前記原画像を２値化する際の２値化閾値が、
    前記孤立点として検出された前記注目画素の濃度値と前
    記９画素のうち前記注目画素以外の画素の濃度値のうち
    最小濃度値あるいは最大濃度値との間に存在する度合を
    示す前記孤立点の各濃度値に対する微分値を求める微分
    手段と、 この微分手段により求められた微分値に対し、全濃度に
    わたって積分処理を行うことにより、孤立点の濃度分布
    を算出する算出手段と、 この算出手段により算出された濃度分布から前記孤立点
    の数が最小となる濃度値を前記２値化閾値として決定す
    る決定手段と、 この決定手段により決定した２値化閾値に基づき前記原
    画像を２値化する２値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像２値化装置。