JPH10143607A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 この発明は、文字の一部が細くなっている線
模様付きの画像データについて、正確に背景のみを除去
することのできる画像処理装置を提供することを目的と
する。 【解決手段】 この発明の画像処理装置は、（１）原画
像データから文字線の色と同じ色の連結成分を検出する
連結成分検出手段と（２）上記各連結成分の線幅を検出
する線幅検出手段と（３）上記各連結成分に対応した線
幅と、しきい値とを比較することにより、上記各連結成
分が文字部分か又は背景部分かを判定し、判定結果を出
力する文字背景判定手段とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画像の文字部分
と背景部分とを切り分ける画像処理装置に関するもので
あり、特に、２値画像イメージとして取り込まれた文書
等の原画像イメージに含まれるノイズや地紋等を除去す
るための装置に適用して好適なものである。

【０００２】

【従来の技術】光学式文字読取装置やファクシミリにお
いては、ＣＣＤセンサ等を用いて文書等を光学的に読取
り、白黒の２値に量子化された文書等の原画像イメージ
を得る。文書等の場合、この原画像イメージは、文字や
線画（この明細書においては、これらをまとめて文字と
呼ぶ）の画像データ（以下、文字データという）と文字
背景部の画像データ（以下、背景データという）とから
成る。一般に、背景データは画像処理の妨げとなる不要
な雑音を含むことが多く、画像処理のために、前もって
背景データに含まれる雑音を除去する処理が多く行われ
る。

【０００３】また、新聞の見出し記事等に見られるよう
に、文書の中には文字背景部に縦線や横線や斜線等の線
模様が入っていたりするものがある。この場合、背景デ
ータは、線模様の画像データ（以下、模様データとい
う）を含むが、このような模様データを含んだ状態のま
ま原画像データの画像処理を行うと、初期の画像処理を
行えなかったり、画像処理の効率が悪くなったりする等
の不都合が生じる。

【０００４】例えば、光学式文字読取装置を用いて文字
認識処理を行う場合に、模様データを除去しないまま文
字切出し処理を行うことは非常に困難であり、一般に
は、模様データを除去する処理を行ってから文字切出し
処理を行っている。

【０００５】このような模様データや雑音等である文字
背景部の画像データの処理を行う手法としては、黒ラン
長や収縮（縮退）を用いるものが知られている（例え
ば、文献１pp.54-56参照）。

【０００６】文献１『坂井利之著、情報基礎学演習、コ
ロナ社、1986』 黒ラン長を用いる方法は、例えば、原画像データの縦方
向、横方向にそれぞれ走査し、黒ラン長が所定のしきい
値より小さい黒ランを除去することにより、文字線より
細い背景の線模様やノイズ線等の不要要素を除去するも
のである。なお、文字色が白の場合には、白ラン長によ
り同様な処理を行なう。

【０００７】また、収縮を用いる方法は、例えば、原画
像全体に４近傍収縮を背景の線模様がなくなるまで繰り
返し、その後膨張処理を行って文字を復元するものであ
る。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記いずれの
方法も背景の線模様やノイズ線等が文字線よりも細くな
ければ正確な背景除去は不可能である。

【０００９】図２（ａ）は、文字線が黒画素で構成され
ている文字（以下、黒文字という）画像に、黒の背景模
様が付された線模様付き画像の例であり、図２（ｂ）
は、文字線が白画素で構成されている文字（以下、白文
字という）画像に、白の背景模様が付された線模様付き
画像の例であり、文字の横線の太さと背景の線の太さと
がほぼ同じ場合を示したものである。

【００１０】例えば、黒ラン長を用いて、図２（ａ）に
示された原画像データから黒の縦線模様である背景デー
タを除去すると図３（ａ）に示すように「文字」の横線
が消失する。一方、収縮を用いた場合でも、図３（ｂ）
に示すように「文字」の横線が消失し、この後たとえ膨
張処理を行っても、消失した文字の横線を復元すること
は不可能である。

【００１１】図２（ａ）のように文字が明朝体に類似し
た書体で印刷された原画像の場合、文字の横線が極端に
細くなってしまうことから、上記のような従来方法では
背景だけを正確に除去することができず、そのために後
段の処理である文字切出し処理や文字認識処理等が妨げ
られるという課題があった。

【００１２】そこで、文字の一部が細くなっている画像
でも文字部分と背景部分とを適切に分けられる画像処理
装置が望まれている。

【００１３】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
めに、この発明の画像処理装置は、（１）原画像データ
から文字線の色と同じ色の連結成分を検出する連結成分
検出手段と（２）上記各連結成分の線幅を検出する線幅
検出手段と（３）上記各連結成分に対応した線幅と、し
きい値とを比較することにより、上記各連結成分が文字
部分か又は背景部分かを判定し、判定結果を出力する文
字背景判定手段とを有することを特徴とする。

【００１４】

【発明の実施の形態】

（Ａ）第１の実施形態 以下、この発明による画像処理装置の第１の実施形態に
ついて図面を参照しながら詳述する。

【００１５】（Ａ−１）第１の実施形態の構成 図１は、この実施形態の画像処理装置の機能的ブロック
図である。図１において、この実施形態の画像処理装置
は、画像記録媒体１０と、画像格納部２０と、連結成分
検出部３０と、連結成分格納部４０と、線幅検出部５０
と、文字背景判定部６０と、背景除去部７０と、出力画
像格納部９０とでなる。

【００１６】画像記録媒体１０は、文字や線画等が存在
する複数の文書等の原画像のイメージを２値画像イメー
ジとして格納するものである。

【００１７】画像格納部２０は、画像記録媒体１０から
今処理対象としている上記２値画像イメージを原画像デ
ータとして入力し、これを格納し（例えば、白を
「０」、黒を「１」として格納し）、後述する連結成分
検出部３０と背景除去部７０とへ出力するものである。

【００１８】連結成分検出部３０は、文字線の色である
文字色が黒でも白でも対応できるものであり、その時点
での原画像の文字色を示す文字色情報と、画像格納部２
０から出力された原画像データとを入力とし、文字色情
報と同じ色の連結成分を原画像データから検出するもの
である。

【００１９】具体的には、連結成分検出部３０は、画像
格納部２０から原画像データを受け取り、原画像データ
全体を走査する。そして、文字色情報と同色であって、
互いに４連結の関係にある一連の画素を連結成分として
原画像データから検出し、連結成分格納部４０と背景除
去部７０とに出力する。例えば、対象とする画素の４近
傍（対象画素の前後左右の４画素）から、対象とする画
素と同色の画素を選択し、選択された画素についても同
様の処理を行うことによって、連結成分を検出する。

【００２０】連結成分格納部４０は、連結成分検出部３
０によって検出された１又は複数の連結成分を格納し、
線幅検出部５０へ出力するものである。

【００２１】線幅検出部５０は、 連結成分格納部４０
に格納されている連結成分について、それぞれの連結成
分の線幅に応じた値（以下、線幅パラメータと呼ぶ）を
検出し、線幅パラメータを文字背景判定部６０へ出力す
るものである。

【００２２】具体的には、線幅検出部５０は、図４に示
すようなａ０〜ａ３からなる２行２列の観測窓を具備
し、連結成分格納部４０のメモリ上の画像データ（各連
結成分毎の画像データ）を構成する全画素を観測窓ａ０
及び観測窓ａ０〜ａ３で覗くように、２×２の観測窓を
ラスタ走査する。

【００２３】そして、この２×２の観測窓と、２×２の
観測窓から見える連結成分格納部４０のメモリ上の画素
との比較を行い、その結果、２×２の観測窓から見える
連結成分格納部４０のメモリ上の画素が全て、文字色情
報が示す文字色と同じ色のとき（この具体的説明におい
ては文字色を黒とする）、４黒点数Ｑの値を１つ増すよ
うに計数する。また、観測窓ａ０から覗いた連結成分格
納部４０のメモリ上の画素が文字色情報と同じ色のと
き、黒点数Ａの値を１つ増すように計数する。

【００２４】ただし、４黒点数Ｑ及び黒点数Ａの初期値
は０とする。また、画像データを走査する場合、２×２
の観測窓の一部が連結成分格納部４０のメモリの外側に
位置したときは、当該観測窓から見える画素は文字色と
別の色とする。

【００２５】当該連結成分において、（１）式に示すよ
うに、黒点数Ａを、黒点数Ａから４黒点数Ｑを差し引い
た値で割った値を線幅パラメータＷと定義する。

【００２６】 線幅パラメータ：Ｗ＝Ａ／（Ａ−Ｑ） …（１） 文字背景判定部６０は、線幅検出部５０によって検出さ
れた各連結成分の線幅パラメータ値のそれぞれを、所定
のしきい値と比較することにより、当該連結成分が文字
データ部分か背景データ部分かを判定するものである。
すなわち、文字背景判定部６０は、連結成分の線幅パラ
メータ値に対するしきい値を予め格納しておき、連結成
分の線幅パラメータ値がそのしきい値以上のとき、当該
連結成分を文字データ部分と判定し、線幅パラメータ値
がそのしきい値未満のとき、当該連結成分を背景データ
部分と判定する。

【００２７】背景除去部７０は、文字背景判定部６０か
ら出力された判定結果を入力し、連結成分検出部３０か
ら出力された連結成分が背景データ部分である場合に
は、画像格納部２０から出力された原画像データから当
該連結成分部分を除去するものである。

【００２８】具体的には、背景除去部７０は、画像格納
部２０から原画像データを、連結成分検出部３０から原
画像データにおける当該連結成分の位置情報を、文字背
景判定部６０から判定結果を入力し、当該連結成分が背
景データ部分の場合には、画像格納部２０から出力され
た原画像データにおける当該連結成分部分を黒白反転し
て出力画像格納部９０に出力し、当該連結成分が文字デ
ータ部分の場合には、画像格納部２０から出力された原
画像データの当該連結成分部分をそのまま出力画像格納
部９０に出力する。

【００２９】出力画像格納部９０は、背景除去部７０か
ら出力された背景データ部分が除去された画像データを
格納するものである。

【００３０】（Ａ−２）第１の実施形態の動作 以上の構成を有する第１の実施形態の画像処理装置は、
以下のような動作を行なう。

【００３１】文字が存在する複数の文書等の２値画像イ
メージは、画像記録媒体１０に格納されている。画像記
録媒体１０から出力された処理対象の２値画像イメージ
は、画像格納部２０によって格納され、連結成分検出部
３０と背景除去部７０とへ出力される。連結成分検出部
３０は、入力された原画像データから、文字色情報と同
色の連結成分を検出する。連結成分検出部３０によって
検出された各連結成分は、連結成分格納部４０に格納さ
れる。連結成分格納部４０から出力された各連結成分に
ついては、線幅検出部５０によって、線幅パラメータＷ
が検出される。

【００３２】例えば、黒文字画像と黒線模様を含む背景
画像とから成る画像である図２（ａ）を原画像として、
この実施形態の画像処理装置に入力したとき、この線幅
検出部５０が検出した各連結成分の線幅パラメータＷの
値は、図５（ａ）と図５（ｂ）と示したとおりになる。
図５（ａ）によれば、図２（ａ）に示された画像の背景
データ部分の連結成分の個数は５６であり、連結成分の
線幅パラメータＷの値は１．０〜２．０の範囲内の値と
なっている。一方、図５（ｂ）によれば、図２（ａ）に
示された画像の文字データ部分の連結成分の個数は４で
あり、連結成分の線幅パラメータＷの値は３．０〜３．
６の範囲の値となっている。

【００３３】文字背景判定部６０に出力された各連結成
分の線幅パラメータ値は、文字背景判定部６０に内部保
有されているしきい値と比較され、それぞれの連結成分
が文字データ部分か又は背景データ部分かが判定され
る。

【００３４】例えば、図２（ａ）に示された画像をこの
実施形態に入力した場合、上述したように、文字データ
部分の線幅パラメータ値の範囲は３．０〜３．６とな
り、背景データ部分の線幅パラメータ値の範囲は１．０
〜２．０となったので、この文字背景判定部６０におい
て、例えば、しきい値として２．５を設定しておけば、
各連結成分についてそれが文字データ部分か背景データ
部分かを正しく判別することができる。

【００３５】連結成分検出部３０から出力された連結成
分が背景データ部分の場合、背景除去部７０は、画像格
納部２０から出力された原画像データにおける当該連結
成分部分を黒白反転して出力画像格納部９０に出力し、
連結成分検出部３０から出力された連結成分が文字デー
タ部分の場合、画像格納部２０から出力された原画像デ
ータの当該連結成分部分をそのまま出力画像格納部９０
に出力する。

【００３６】背景データ部分が除去された画像データ
は、出力画像格納部９０に格納される。

【００３７】図６（ａ）は、この第１実施形態によっ
て、背景データ部分が含まれた図２（ａ）の黒文字画像
から背景データ部分を除去し、目的とする文字のみを抽
出した画像の例である。

【００３８】図６（ｂ）は、この第１実施形態によっ
て、背景データ部分が含まれた図２（ｂ）の白文字画像
から背景データ部分を除去し、目的とする文字のみを抽
出した画像の例である。

【００３９】（Ａ−３）第１の実施形態の効果 この第１の実施形態の画像処理装置によれば、原画像デ
ータ（文字画像データと背景データ）から、文字色情報
と同一色の連結成分を検出し、各連結成分ごとに線幅パ
ラメータ値を算出し、それをしきい値と比較することに
より、当該連結成分が文字データ部分か背景データ部分
かを判定するので、以下の効果が生じる。

【００４０】原画像イメージにおいて、文字の一部が細
い場合でも、ある程度一定した値を有する線幅パラメー
タ値が得られ、線幅パラメータの値により背景の線模様
やノイズ線等と、文字線との区別が容易に行え、細い文
字線部分を消失することなく、線模様やノイズ線等の不
要な線のみを除去することができる。

【００４１】その結果、文字認識等を行うに際して、文
字の切出し処理や文字の認識処理が正確に行われる。特
に、文字データと背景データとが混在する新聞の見出し
記事等の文字認識に、この実施形態の画像処理装置を適
用すると有効である。

【００４２】（Ｂ）第２の実施形態 次に、この発明による画像処理装置の第２の実施形態に
ついて図面を参照しながら説明する。

【００４３】なお、この第２の実施形態は、第１の実施
形態における画像処理装置の機能に加え、入力された画
像の文字線の色を自動的に判定する機能を有するもので
ある。

【００４４】（Ｂ−１）第２の実施形態の構成 図７は、この第２の実施形態の画像処理装置の機能的ブ
ロック図である。図７において、この第２の実施形態
は、画像記録媒体１０と、画像格納部２０と、連結成分
検出部３０と、連結成分格納部４０と、線幅検出部５０
と、文字背景判定部６０と、背景除去部７０と、文字色
判定部８２と、出力画像格納部９０とから構成されてい
る。

【００４５】この第２の実施形態と第１の実施形態との
相違点は、第１の実施形態では、連結成分検出部３０と
線幅検出部５０とに対して、文字色情報が外部から与え
られていたが、この第２の実施形態では、原画像での文
字線の色を文字色判定部８２によって判定し、判定結果
を文字色情報として連結成分検出部３０と線幅検出部５
０とに供給する点にある。

【００４６】従って、画像記録媒体１０と、画像格納部
２０と、連結成分検出部３０と、連結成分格納部４０
と、線幅検出部５０と、文字背景判定部６０と、背景除
去部７０と、出力画像格納部９０とが有する機能につい
ては、第１の実施形態で詳述したので、この第２の実施
形態ではそれらの説明は省略する。

【００４７】文字色判定部８２は、画像格納部２０から
出力された原画像データを入力とし、原画像データにお
ける文字線の色を判定し、判定結果を文字色情報として
出力するものである。なお、文字色判定部８２は、その
有する機能によって３つの構成部分に分けることができ
る。以下、文字色判定部８２を構成する各部について詳
述する。

【００４８】図８は、文字色判定部８２の機能的ブロッ
ク図である。文字色判定部８２は、黒塊算出部８４と、
画像収縮部８６と、判定部８８とから構成されている。
以下、上記各部について詳述する。

【００４９】画像収縮部８６は、画像格納部２０から出
力された原画像データを入力とし、原画像データと同じ
大きさの領域のメモリを保有し、原画像データを８近傍
収縮した収縮画像データを作成し、当該収縮画像データ
を出力するものである。

【００５０】黒塊率算出部８４は、画像格納部２０から
出力された原画像データと、画像収縮部８６から出力さ
れた収縮画像データとを入力とし、原画像データと収縮
画像データとのそれぞれのデータについて、黒塊率を算
出するものである。

【００５１】具体的には、黒塊算出部８４は、図９に示
すようにｂ１〜ｂ９からなる３行３列の観測窓を具備
し、原画像データ及び収縮画像データを構成する全画素
を上記３×３マスクの観測窓の中心の窓である観測窓ｂ
５と３×３マスクｂ１〜ｂ９とで覗くように上記３×３
マスクの観測窓をラスタ走査する。このとき、観測窓ｂ
５の画素が黒の場合には、黒点数Ａ２値を１つ増すよう
に計数する。また、３×３マスクの観測窓から見える全
ての画素が黒の場合には、黒塊数Ｂを１つ増すように計
数する。ただし、黒点数Ａ２及び黒塊数Ｂの初期値は０
とする。

【００５２】そして、（２）式に示すように、原画像デ
ータの黒塊数ＢＧと黒点数Ａ２Ｇとの比によって原画像
データにおける黒塊率ＫＧを定義する。また、（３）式
に示すように、収縮画像データの黒塊数ＢＳと黒点数Ａ
２Ｓとの比によって、収縮画像データにおける黒塊率Ｋ
Ｓを定義する。ただし、原画像データの黒点数Ａ２Ｇが
０のときは、原画像データの黒塊率ＫＧは０とし、収縮
画像データの黒点数Ａ２Ｓが０のときは、収縮画像デー
タの黒塊率ＫＳは０とする。

【００５３】 原画像データの黒塊率：ＫＧ＝ＢＧ／Ａ２Ｇ …（２） 収縮像データの黒塊率：ＫＳ＝ＢＳ／Ａ２Ｓ …（３） 判定部８８は、黒塊率算出部８４から出力された原画像
データの黒塊率ＫＧと収縮画像データの黒塊率ＫＳとを
比較することによって、原画像データの文字色を判断
し、判定結果を文字色情報として出力するものである。
すなわち、判定部８８は、原画像データの黒塊率ＫＧの
値が収縮像データの黒塊率ＫＳの値のより小さいとき、
原画像データの文字を黒と判断し、原画像データの黒塊
率ＫＧの値が収縮像データの黒塊率ＫＳの値以上のと
き、原画像データの文字を白と判定し、判定結果を文字
色情報として連結成分検出部３０と線幅検出部５０とに
出力する。

【００５４】（Ｂ−２）第２の実施形態の動作 上述したように、第２の実施形態と第１の実施形態との
相違点は、第１の実施形態では、外部から与えられてい
た文字色情報を、第２の実施形態では、第２の実施形態
の画像処理装置を構成する文字色判定部８２で生成する
点にある。

【００５５】そこで、この第２の実施形態については、
文字色判定部８２の動作についてのみ詳述する。

【００５６】画像格納部２０から出力された原画像デー
タから８近傍収縮した収縮画像データが、画像収縮部８
６によって作成される。黒塊率算出部８４では、画像格
納部２２から出力された原画像データから原画像データ
の黒点数Ａ２Ｇと原画像データの黒塊数ＢＧとが計数さ
れ、原画像データの黒塊率ＫＧが、上記黒点数Ａ２Ｇと
黒塊数ＢＧとの比によって算出される。同様に、画像収
縮部８６から出力された収縮画像データから、収縮画像
データの黒点数Ａ２Ｓと収縮画像データの黒塊数ＢＳと
が計数され、収縮画像データの黒塊率ＫＳが算出され
る。黒塊率算出部８４から出力された原画像データの黒
塊率ＫＧと収縮画像データの黒塊率ＫＳとが、判定部８
８で比較され、その大小関係によって原画像データを構
成する文字の色が判断され、判定結果が文字色情報とし
て出力される。

【００５７】例えば、図２（ａ）と図２（ｂ）とのそれ
ぞれを原画像として、第２の実施形態の画像処理装置に
入力したとき、黒塊算出部８４と判定部８８とのそれぞ
れが行う動作は以下のとおりになる。

【００５８】まず、図２（ａ）を原画像データとした場
合、黒塊算出部８４によって、原画像データの黒点数Ａ
２Ｇは７５７７と、黒塊数ＢＧは１３３９と計数され、
結局、原画像データの黒塊率ＫＧは０．１７と算出され
る。また、収縮画像データの黒点数Ａ２Ｓは１３３９
と、黒塊数ＢＳは５３０と計数され、収縮画像データの
黒塊率ＫＳは０．３９と算出される。従って、原画像デ
ータの黒塊率ＫＧは収縮画像データの黒塊率ＫＳより小
さいので、判定部８８によって、原画像データは黒文字
と判定され、判定結果が文字色情報として出力される。

【００５９】一方、図２（ｂ）を原画像データとした場
合、黒塊算出部８４によって、原画像データの黒点数Ａ
２Ｇは４０６４５と、黒塊数ＢＧは３３５８８と計数さ
れ、結局、原画像データの黒塊率ＫＧは０．８２と算出
される。また、収縮画像データの黒点数Ａ２Ｓは３３５
８８と、黒塊数ＢＳは２６０９７と計数され、収縮画像
データの黒塊率ＫＳは０．７７と算出される。従って、
原画像データの黒塊率ＫＧは収縮画像データの黒塊率Ｋ
Ｓより大きいので、判定部８８によって、原画像データ
は白文字と判定され、判定結果が文字色情報として出力
される。

【００６０】文字色判定部８２から出力された文字色情
報は、連結成分検出部３０と線幅検出部５０とに入力さ
れる。なお、これ以降の第２の実施形態の動作について
は、第１の実施形態の動作と変わるところがないのでそ
の記載を省略する。

【００６１】図６（ａ）は、この第２実施形態によっ
て、図２（ａ）に示された画像の文字色を判定し（文字
色は、黒である）、第１の実施例と同様の動作を行なう
ことによって、背景データ部分が含まれた図２（ａ）の
画像から背景データ部分を除去し、目的とする文字のみ
を抽出した画像の例である。図６（ｂ）は、図６（ａ）
の場合と同様、この第２実施形態によって、図２（ｂ）
の画像の文字色を判定し（文字色は、白である）、背景
データ部分を除去し、目的とする文字のみを抽出した画
像の例である。

【００６２】（Ｂ−３）第２の実施形態の効果 第２の実施形態の画像処理装置によっても、原画像デー
タから文字色と同一色の連結成分を検出し、各連結成分
ごとに線幅パラメータ値を算出し、それをしきい値と比
較することにより、当該連結成分が文字データ部分か背
景データ部分かを判定するので、原画像イメージにおい
て、文字の一部が細い場合でも、ある程度一定した値を
有する線幅パラメータ値が得られ、線幅パラメータの値
により背景の線模様やノイズ線等の不要な背景要素と、
文字線との区別が容易に行え、細い文字線部分を消失す
ることなく、線模様やノイズ等の不要な背景要素のみを
除去することができる。

【００６３】これに加えて、第２の実施形態の画像処理
装置によれば、原画像データの黒塊率と収縮画像データ
の黒塊率とを算出し、これら２つの黒塊率を比較するこ
とにより、原画像の文字色を自動的に判別する機能を有
するので、黒文字画像又は白文字画像のいずれが入力さ
れるかが未知なときにでも、文字部分と背景部分との切
り分けを適切に行うことができる。

【００６４】そのため、黒文字画像又は白文字画像のい
ずれで記載されるかが統一されていない新聞見出し記事
等の文字認識に、この第２実施形態の画像処理装置を適
用すると有効である。

【００６５】（Ｃ）その他の実施形態 なお、第１及び第２の実施形態では、文字データ部分と
背景データ部分とを線幅パラメータにより判定する際に
必要となるしきい値を、文字背景判定部に予め格納して
おくこととしているが、例えば、原画像の幅、高さなど
の情報から文字の大きさを推定することによって、適当
なしきい値を自動的に設定する方法を用いても良い。ま
た、外部からユーザーが任意に設定できるようにしても
良い。

【００６６】また、第１及び第２の実施形態では、背景
除去部において連結成分が背景データ部分の場合には、
当該連結成分について白黒反転して出力することとして
いるが、これに限らず、出力画像格納部の出力画像を文
字色と別の色で初期化しておき、文字背景判定部におい
て背景データ部分と判定された連結成分については、背
景除去部から出力しないことにより、結果的に背景デー
タ部分を除去する方法を用いても良い。

【００６７】さらに、第２の実施形態において、原画像
の文字色が白の場合、最終出力画像（出力画像格納部に
格納される画像）の文字色を白、文字背景部の色を黒と
しているが、文字色判定部において文字色を判定した
後、原画像の文字色が白の場合だけ原画像データ全体を
白黒反転させ、黒文字として連結成分検出部以降の処理
を続けることとしても良い。

【００６８】さらにまた、第２の実施形態では、画像収
縮部において画像を収縮するとき、８近傍収縮を用いて
画像を収縮することとしたが、この発明はこの方法に限
定されるものではない。画像の収縮には画像の解像度に
応じた適当な収縮方法を用いれば良く、例えば、４近傍
収縮を用いても良い。

【００６９】また、第２の実施形態では、文字色判定部
において、原画像データの黒塊率と収縮画像データの黒
塊率とを算出し、これら２つの黒塊率を比較することに
より、黒文字画像又は白文字画像のいずれかを判定する
こととしていたが、原画像データの黒塊率と膨張画像デ
ータの黒塊率とを算出し、これら２つの黒塊率を比較す
ることにより、黒文字画像又は白文字画像のいずれかを
判定することととしても良い。この場合、原画像データ
の黒塊率と膨張画像データの黒塊率との大小による文字
色の判定基準は、実施形態のものと逆になる。

【００７０】さらに、第２の実施形態では、黒塊算出部
において、黒塊を３×３マスクを埋める９つの黒画素の
集まりとして定義しているが、この発明はこれに限定さ
れるものではない。例えば、黒塊を画像の解像度に応じ
た適当な大きさ、形を有する黒画素の集まりと定義して
も良い。また、白塊を利用して文字色を判定しても良
い。この場合も、原画像データの白塊率と収縮画像デー
タの白塊率との大小による文字色の判定基準は、実施形
態のものと逆になる。

【００７１】さらにまた、第１と第２の実施形態では、
画像記録媒体を入力装置として用いているが、この発明
はこれに限定されるものではない。例えば、いわゆるス
キャナやファクシミリ等の画像読取装置を入力装置とし
て用いても良い。

【００７２】また、第１と第２の実施形態では、線幅検
出部において、黒点数と４黒点数とから線幅パラメータ
を検出することとしたが、連結成分の線幅を検出するこ
とのできる他の方法を用いても良いことは勿論である。

【００７３】さらに、第２の実施形態では、文字色判定
部において、原画像データと、原画像データの収縮画像
データとそれぞれについて黒塊率を算出し、その比率を
比較することによって、原画像データの文字線の色を判
定することとしたが、原画像データの文字線の色を判定
することのできる他の方法を用いても良い。

【００７４】

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、原画
像データから文字色と同一色の連結成分を検出し、各連
結成分ごとに線幅を算出し、それをしきい値と比較する
ことにより、当該連結成分が文字データ部分か背景デー
タ部分かを判定するので、原画像イメージにおいて、文
字の一部が細くなっている画像でも文字部分と背景部分
とを適切に分けることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施形態の機能的ブロック図である。

【図２】原画像例である。

【図３】背景データ部分を除去した後の画像例である。

【図４】黒点を検出するための観測窓を示した図であ
る。

【図５】連結成分とそれに対応する線幅パラメータ値と
を記したものである。

【図６】背景データ部分を除去した後の画像である。

【図７】第２の実施形態の機能的ブロック図である。

【図８】文字色判定部８２の機能的ブロック図である。

【図９】黒塊を検出するための観測窓を示した図であ
る。

【符号の説明】

３０…連結成分検出部、５０…線幅検出部、６０…文字
背景判定部。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原画像データから文字線の色と同じ色の
   連結成分を検出する連結成分検出手段と、 上記各連結成分の線幅を検出する線幅検出手段と、 上記各連結成分に対応した線幅と、しきい値とを比較す
   ることにより、上記各連結成分が文字部分か又は背景部
   分かを判定し、判定結果を出力する文字背景判定手段と
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 上記文字背景判定手段の判定結果によっ
   て、連結成分が背景部分である場合、原画像データにお
   けるその連結成分部分のみを除去する背景除去手段をさ
   らに有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理
   装置。
3. 【請求項３】 原画像データの文字線の色を判定する文
   字色判定手段をさらに有することを特徴とする請求項１
   又は２に記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 上記文字色判定手段は、原画像データか
   ら収縮画像データを作成し、原画像データ及び収縮画像
   データのそれぞれについて、画像データを構成する全画
   素のうち、文字色と同色の画素の数を文字色画素数とし
   て計数し、画像データを構成する全画素のそれぞれに対
   して、着目画素を中心とした周囲画素が全て文字色と同
   色となるその着目画素数を文字色塊数として計数し、文
   字色塊数を文字色画素数で割った値を文字色塊率として
   算出し、原画像データの文字色塊率と収縮画像データの
   文字色塊率とによって、文字を構成する色を判定するこ
   とを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。