JPH1097664A - 領域抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 印刷物Ｐの搬送ムラや傾きや横ずれによる影
響を低減し、従来方法に比べて、高精度に特定領域を抽
出する。 【解決手段】 印刷物の画像データをもとに、主走査方
向の特定幅を持った複数のブロックを算出し、各ブロッ
クごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。更
に横方向の射影ヒストグラムにおいて、白画素と黒画素
が混在する領域については、副走査方向の射影ヒストグ
ラムを算出する。この射影ヒストグラムを用いて印刷物
画像内の模様（図形）や文字以外の領域、即ち白領域を
抽出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は印刷物上の特定領域
を抽出する方法に関し、特に文字や模様等の位置が予め
分かっている印刷物の印刷欠陥や汚れを検出するために
用いられる領域抽出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の領域抽出方法は、印刷物の両端
（左右上下）を基準に、そこからの距離を各領域ごとに
予め規定しておき、その距離を用いて目的とする領域を
抽出している。この場合、印刷物の両端と背景とのコン
トラストを大きくして、印刷物の両端を抽出しやすいよ
うにしている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来の方法において
は、印刷物の搬送ムラや折れ、傾き、横ずれ及び汚れに
より、印刷物の両端の位置がずれ、その結果目的とする
領域の印刷物の端からの距離がずれてしまい、目的の領
域を正確に抽出することができないという問題点があっ
た。

【０００４】従って本発明は印刷物の搬送ムラや傾きや
横ずれによる影響を低減し、印刷物の上下左右の端のみ
を基準にそこからの距離で抽出したい領域を抽出する従
来方法に比べて、高精度に目的の領域を抽出することが
できる領域抽出方法を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明による領域抽出方法は、印刷物の画像データを
もとに、主走査方向の特定幅を持った複数のブロックを
算出し、各ブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラ
ムを算出し、この射影ヒストグラムを用いて印刷物画像
内の特定領域、即ち白領域を抽出する。

【０００６】更に、本発明の領域抽出方法は、対象とな
る印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷
物の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画
像入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の
主走査幅を持った複数のブロックを算出するブロック算
出ステップと、前記ブロック算出ステップより得られた
ブロックごとに主走査方向の射影ヒストグラムを算出す
る射影ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグ
ラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用い
て前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備し
たことを特徴とする。

【０００７】又、本発明の領域抽出方法は、対象となる
印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物
の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像
入力ステップで得られた画像データをもとに、特定の主
走査幅を持ったブロックをオーパーラップさせたブロッ
クを算出するオーバーラップブロック算出ステップと、
前記オーパーラップブロック算出ステップより得られた
ブロックごとに主走査方向の射影ヒストグフムを算出す
る射影ヒストダラム算出ステップと、前記射影ヒストグ
ラム算出ステップより得られた射影ヒストグラムを用い
て前記特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備し
たことを持徴とする。

【０００８】又、本発明の領域抽出方法は、対象となる
印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物
の画像データを入力する画像入力ステップと、予め分か
っている模様の主走査幅を辞書として登録する主走査幅
記億ステップと、前記画像入力ステップで得られた画像
データをもとに、前記主走査幅記億ステップにより予め
分かっている模様の主走査幅に合わせたブロックを算出
する可変ブロック算出ステップと、前記可変ブロック算
出ステップより得られたブロックごとに主走査方向の射
影ヒストグラムを算出する射影ヒストグラム算出ステッ
プと、前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた
射影ヒストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域
抽出ステップとを具備したことを特徴とする。

【０００９】又、本発明の領域抽出方法は、対象となる
印刷物の特定領域を抽出する方法において、前記印刷物
の画像データを入力する画像入力ステップと、前記画像
入力ステップで得られた画像データをもとに、ある特定
の主走査幅を持ったブロックを算出するブロック算出ス
テップと、予め分かっている模様の主走査幅を辞書とし
て登録する主走査幅記億ステップと、前記主走査幅記億
ステップより、ある特定のブロックは、前記ブロック算
出ステップより得られたブロックごとに、主走査方向の
射影ヒストグラムを算出し、別のブロックでは、前記ブ
ロック算出ステップより得られたブロックを、そのブロ
ックに存在する模様の主走査幅に合わせたブロックに細
分割し、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影
ヒストグラム算出ステップと、前記射影ヒストグラム算
出ステップより得られた射影ヒストグラムを用いて前記
特定領域を抽出する領域抽出ステップとを具備したこと
を特徴とする。

【００１０】更に本発明による領域抽出方法の前記ブロ
ック算出ステップは、前記画像入力ステップで得られた
画像データを２値化し、黒画素及び白画素を区別する２
値化ステップを含み、射影ヒストグラム算出ステップ
は、白画素と黒画素が混在する領域について、更に副走
査方向の射影ヒストグラムを算出する副走査方向射影ヒ
ストグラム算出ステップを含み、前記領域抽出ステップ
は前記副走査方向の射影ヒストグラムを用いて前記特定
領域を抽出するステップを含むことを特徴とする。

【００１１】又、本発明による領域抽出方法の前記領域
抽出ステップは、前記射影ヒストグラム内の白画素と黒
画素が混在する領域について、黒画素の画素数が所定値
以下の領域を前記特定領域として抽出するステップを含
むことを特徴とする。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、印刷物の特定領域を抽出す
る本発明による領域抽出方法の実施の形態を図面を参照
して説明する。図１は、本発明の第１の実施例に係わる
領域抽出システムのブロック図である。また、図２は、
本発明の実施例に係わる領域抽出システムの処埋方法を
示すフローチャートである。

【００１３】印刷物Ｐは、ラインセンサなどの画像入力
部１０１により、例えば印刷物の一方の面の全ラインの
画像データが読み取られ、読み取られた画像データ（ア
ナログ信号）は、ＡＤ変換部１０２によりデジタル化さ
れ、さらに２値化処理部１０３により固定閾値て２値化
される。２値化された画像データをもとに、ブロック算
出部１０４により、ある特定の主走査幅を持った各ブロ
ックを算出し、算出されたブロックをもとに、射影ヒス
トグラム算出部１０５により、ブロックごとに主走査方
向（以下、横方向）及び副走査方向（以下、縦方向）の
射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部１０
６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文
字以外の領域を抽出する。この場合、抽出される領域は
白領域である。印刷物上の予め分かっている白領域と、
抽出された白領域が比較され、白領域中の汚れや印刷欠
陥等が後の処理で検出されるが、本発明は白領域の抽出
を目的とする。

【００１４】以下、各処理部を詳細に説明する。画像入
力部１０１は、印刷物全面の画像データをアナログ信号
として収集する。ここでは、印刷物を搬送させて画像デ
ータを読み取る場合を例に説明するが、受光部を走査さ
せて読み取る場合も同様である。

【００１５】図３は、画像入力部１０１の構成を示して
いる。図３のように、画像入力部１０１は、受光部２０
１、照明用光源２０２、基準板２０３から構成され、そ
れぞれ図３に示す位置に配置されている。受光部２０１
には、印刷物Ｐから垂直に反射光が入力されるか、又
は、光源２０２が印刷物Ｐの下側に配置した構成の場合
は、受光部２０１には透過光が入力される。照明用光源
２０２は、印刷物Ｐと受光部２０１を結ぶ線Ｌからの角
度が、０゜、もしくは、９０゜に近くなることを避ける
ように設け、例えば、角度３０゜〜６０゜の間に設置す
る。図３は、搬送方向に対して進行方向から照明する場
合を図示してあるが、後方から照明してもよい。

【００１６】また、印刷物Ｐは図３に示すようにローラ
により搬送され、基準板２０３は、画像データが読み取
られる印刷物Ｐの背面に配置される。この基準板２０３
の役割を図４に示す印刷物を例として具体的に説明す
る。図４は、白紙内に白以外のインクにより種々の矩形
模様（図形）や文字などが印刷されている画像であり、
抽出する領域は図６に示す斜線領域、すなわち、画像デ
ータの矩形模様領域と文字領域以外の領域とする。

【００１７】まず、印刷物Ｐの背景に配置される基準板
２０３は、印刷物の用紙に対してコントラストの高い
色、例えば図４のように白色の用紙の場合は黒とする。
これは、画像データを解析する場合に印刷物Ｐの位置を
容易に決定できるようにするためである。この基準板２
０３は、表裏に印刷のある印刷物Ｐを搬送させた場合、
インクが付着してコントラストが低下しないように、汚
れにくい物質でなければならない。

【００１８】ＡＤ変換部１０２では、画像入力部１０１
で取り込まれた画像データ（アナログ信号）をデジタル
信号に変換する処理を行う。２値化処理部１０３では、
ＡＤ変換部１０２により得られた濃淡画像データ（デジ
タル信号）に対して２値のデータに変換する処理を施
す。濃淡画像の２値化方法として公知である「大津の判
別分析法」などにより、２値化を行う。ここで、面像デ
ータ上では、値「１」は文章や図形などであり、値
「０」は用紙である。また、印刷物Ｐの背景の部分は、
値「１」となるような処理を施す。

【００１９】ブロック算出部１０４と射影ヒストグラム
１０５と領域抽出部１０６では、印刷物Ｐの左角を抽出
し（図２のステップ１１）、左角から各ブロックごとに
横方向の射影を算出する（図２のステップ１２）。次
に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し
（図２のステップ１３）、さらに、縦方向の射影ヒスト
グラムを用いて（図２のステップ１４）、黒領域と白領
域の混在している領域での白領域の抽出を行う（図２の
ステップ１５）。このように、抽出したい領域を分割し
たブロックごとに射影処理を用いて抽出する。

【００２０】次にこの射影処理を詳細に説明する。ブロ
ック算出部１０４では、まず、主走査方向の左右いずれ
かの角、例えば、図７の左角（点Ａ）の位置（座標）を
抽出する。左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する場
合、画像データを左上から主走査方向及び副走査方向に
１ラインずつ走査し、左角（点Ａ）が見つかるまで走査
していく。例えば、画像データの大きさをＭ×Ｎ（画
素）とし、各画素における濃度値をＦｉｊ（０≦ｉ＜
Ｍ、０≦ｊ＜Ｎ．Ｆｉｊ＝「１」ｏｒ「０」）とする
と、図８に示すように、まず、画像の左上から主走査方
向に一行だけ検索し、Ｆｉｊ＝１なる画素位置（以下、
開始位置と呼ぶ）を検出する。もし検出されなければ、
次のラインを前記同様に検索し、左角（点Ａ）を検出す
る。前記「一行だけ検索する」とは、例えば左上から右
方向に検索する場合、Ｆｉｊのｉとｊの値を、ｊ＝０と
して、０≦ｉ＜Ｍと変化させていくことを意味してい
る。

【００２１】次に、左角（点Ａ）をもとに、例えば図９
のように、主走査幅ｗ×副走査幅ｈの大きさのブロック
を算出する。ここでｗ及びｈは共に画素数で表されてい
る。さらに、射影ヒストグラム算出部１０５では、ブロ
ック算出部１０４より算出した各ブロックごとに、横方
向の射影ヒストグラムを算出していく。

【００２２】ここで、ブロックの主走査幅ｗは、矩形模
様間の縦方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角によって
決定する。例えば、抽出したい領域の縦方向の画素数、
すなわち、矩形模様間の縦方向の画素数をｃ、印刷物Ｐ
の最大回転角をθとすると、 ｔａｎθ＝ｃ／ｗ 従ってブロックの主走査幅ｗは、 ｗ＝ｃ／ｔａｎθ により算出される。ここで、ブロックの主走査幅は、ｗ
に固定する必要はなく、ｗより小さい値に設定しても良
い。これにより、抽出される領域が多くなり精度が向上
する。また、ブロックの副走査幅ｈは、画像データの縦
幅とする。

【００２３】図１０に、あるブロックの主走査方向の射
影ヒストグラムの例を示す。図１０中、例ば、「Ｄ」の
部分が模様（図形）領域を示し、「Ｈ」の部分が模様
（図形）以外の領域（ここでは抽出したい領域）を示し
ている。また、印刷物Ｐ以外の領域、すなわち背景の領
域は、前記２値化処理部により、値「１」としているた
め、射影ヒストグラムにおいては、図１０にハッチング
で示すような部分にあらわれる。

【００２４】領域抽出部１０６では、射影ヒストグラム
算出部１０５より得られた、各ブロックごとの射影ヒス
トグラムから、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわ
ち白の領域（図１０中「Ｈ」の部分）を抽出する。ま
た、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域
（図１０中「Ｃ」の部分）において、副走査方向の射影
ヒストグラムを算出する。図１１に、副走査方向の射影
ヒストグラムの例を示す。この射影ヒストグラムから、
前記同様に累積黒画素数が「０」の領域、すなわち白領
域（図１１中「Ｌ」の部分）を抽出する。

【００２５】また、画像データに例えば図１２のように
ノイズが含まれていることがあるため、前記主走査方向
及び副走査方向の射影ヒストグラムにおいて、累積黒画
素数を「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるい
は「２」以下の領域を白領城として抽出することで精度
良く抽出したい領域を抽出することが可能である。

【００２６】ここで、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場
合に上記のように副走査方向の射影ヒストグラムを用い
て白領域を抽出する理由について説明する。累積黒画素
数が（ｗ−１）以下という場合は、例えば、図１３
（ａ）のように、矩形模様領域だけではなく、矩形以外
の模様（図形）や文字が印刷物Ｐに存在する場合、ある
いは矩形模様領域は存在するが主走査方向の幅が（ｗ−
１）以下である場合、図１３（ｂ）のような射影ヒスト
グラムが算出される。従って、主走査方向のヒストグラ
ムだけでは図１３（ａ）の斜線部のような領域（ブロッ
ク内で、主走査方向に黒領域と白領域が混在している領
域）が抽出できないためである。この場合、前記のよう
に累積黒画素数が（ｗ−１）以下とすることで、図１３
（ｂ）の斜線部の領域が抽出できることになる。

【００２７】次に本発明の第２の実施例について説明す
る。図１４は、本発明の第２の実施例に係わる領域抽出
方法のブロック図である。画像入力部３０１とＡＤ変換
部３０２及び２値化処理部３０３は、第１の実施例にお
ける画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処
理部１０３と同様である。オーパーラップブロック算出
部３０４により、ある特定の主走査幅を持ったブロック
をオーパーラップさせて算出し、算出されたブロックを
もとに、射影ヒストグラム算出部３０５により、各オー
パーラップしたブロックごとに主走査方向及び副走査方
向の射影ヒストグラムを算出する。さらに、領域抽出部
３０６により、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）
や文字以外の領域を抽出する。

【００２８】以下に、オーパーラップブロック算出部３
０４と射影ヒストグラム算出部３０５と領域抽出部３０
６の具体的な処理方法について説明する。オーバーラッ
ブブロック算出部３０４では、印刷物Ｐの左角を抽出
し、左角からある特定の主走査幅を持ったブロックをオ
ーバーラッブさせたブロックを算出する。次に、射影ヒ
ストグラム算出部３０５により、各オーバーラップさせ
たブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、
領域抽出部３０６により、射影ヒストグラム算出部３０
５により算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出
し、さらに、副走査方向の射影ヒストグラムを用いて、
黒領域と白領域の混在している領域での白領域の抽出を
行う。このように、抽出したい領域をある特定の主走査
幅を持ったブロックをオーバーラッブさせたブロックご
とに射影処理を用いて抽出する。

【００２９】以下にオーバーラッブブロック算出部３０
４での処理について説明する。図７の主走査方向の左右
いずれかの角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽
出する方法については、第１の実施例と同様である。

【００３０】次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ
×副走査幅ｈの大きさのブロックごとに、主走査方向の
射影ヒストグラムを算出していくが、各ブロックをオー
パーラップさせてたブロック（図１５参照）を算出す
る。すなわち、第１のブロックが、例えば左角（点Ａ）
からＳだけ離れた主走査幅ｗのブロックとすると、第２
のブロックは、例えば、左角（点Ａ）から主走査方向に
Ｓ＋（ｗ／２）離れた距離にある主走査幅ｗのブロック
を算出することになる。

【００３１】射影ヒストグラム算出部３０５では、オー
パーラップブロック算出部３０４により得られた各ブロ
ックごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出して
いく。ここで、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅
ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最
大回転角によって決定する。例えば、抽出したい領域の
副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方
向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、
ブロックの主走査幅ｗは、 ｗ＝ｃ／ｔａｎθ により算出される。また、ブロックの副走査幅はｈは、
画像データの縦幅とする。

【００３２】領域抽出部３０６では、各ブロックごとの
主走査方向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同
様に、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領
域を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場
合は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラ
ムを算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に
累積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出す
る。

【００３３】また、画像データに例えば図１２のように
ノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素
数を「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは
「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良
く抽出したい領域を抽出することが可能である。また、
累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように副走
査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出する理
由については、第１の実施例と同様である。

【００３４】次に本発明の第３の実施例について説明す
る。図１６は、本発明の第３の実施例に係わる領域抽出
方法のブロック図である。画像入力部４０１とＡＤ変換
部４０２及び２値化処理部４０３は、第１の実施例にお
ける画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処
理部１０３と同様である。主走査幅記憶部４０７は予め
分かっている模様の主走査幅を辞書として登録してい
る。可変ブロック算出部４０４及び主走査幅記憶部４０
７により、印刷物Ｐの模様（模様）や文字各々に応じた
主走査幅を持ったブロックを算出し、算出された各ブロ
ックをもとに、射影ヒストグラム算出部４０５により、
各ブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒス
トグラムを算出する。さらに、領域抽出部４０６によ
り、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外
の領域を抽出する。

【００３５】以下に、可変ブロック算出部４０４と射影
ヒストグラム算出部４０５と領域抽出部４０６及び主走
査幅記憶部４０７の具体的な処理方法について説明す
る。主走査幅記憶部４０７は左角から印刷物Ｐの模様
（図形）や文字の主走査幅を記憶している。可変ブロッ
ク算出部４０４では、印刷物Ｐの左角を抽出し、主走査
幅記憶部４０７からの情報をもとに、印刷物Ｐの模様
（図形）や文字の主走査幅に応じた各ブロックを算出す
る。さらに、射影ヒストグラム算出部４０５により各ブ
ロックごとに主走査方向の射影を算出する。次に、算出
した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、さらに、
副走査方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と白領
域の混在している領域での白領域の抽出を行う。このよ
うに、抽出したい領域を印刷物Ｐの模様（図形）や文字
の主走査幅に応じたブロックごとに射影処理を用いて抽
出する。

【００３６】以下に可変ブロック算出部４０４での処理
について説明する。図７の主走査方向の左右いずれかの
角、例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法
については、第１の実施例と同様である。

【００３７】次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ
×副走査幅ｈの大きさのブロックごとに、主走査方向の
射影ヒストグラムを算出していくが、主走査幅ｗの大き
さが第１の実施例や第２の実施例のように固定値ではな
く、印刷物Ｐの模様（図形）や文字が予め分かっている
場合は、図１７に示すように、主走査幅記億部４０７に
より、その模様（図形）や文字の主走査方向の幅に合わ
せてブロックの主走査幅を変更して、各々ブロックを算
出する。このようにブロックの主走査幅を変更する理由
は、主走査幅ｗを模様（図形）や文字の幅に合わせる
と、算出されるヒストグラムが簡単な形状（主走査方向
画素数がｗ又は０）となり、処理速度が向上するからで
ある。

【００３８】射影ヒストグラム算出部４０５では、可変
ブロック算出部４０４により得られた各ブロックごと
に、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。ここ
で、第１の実施例同様、ブロックの主走査幅ｗは、矩形
模様間の副走査方向の画素数と印刷物Ｐの最大回転角に
よって決定する。例えば、抽出したい領域の副走査方向
の画素数、すなわち、矩形模様間の副走査方向の画素数
をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとすると、ブロックの
主走査幅ｗは、 ｗ＝ｃ／ｔａｎθ により算出される。また、ブロックの副走査幅ｈは、画
像データの縦幅とする。

【００３９】領域抽出部４０６では、射影ヒストグラム
算出部４０５により得られた各ブロックごとの主走査方
向の射影ヒストグラムから、第１の実施例と同様にし
て、累積黒画素数が、「０」の領域、すなわち白の領域
を抽出する。また、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合
は、その領域において、副走査方向の射影ヒストグラム
を算出する。この射影ヒストグラムから、前記同様に累
積黒画素が「０」の領域、すなわち白領域を抽出する。

【００４０】また、画像データに例えば図１２のように
ノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素
数が「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは
「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良
く抽出したい領域を抽出することが可能である。ここ
で、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように
副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出す
る理由についても第１の実施例と同様である。

【００４１】次に本発明の第４の実施例について説明す
る。図１８は、本発明の第４の実施例に係わる領域抽出
方法のブロック図である。画像入力部５０１とＡＤ変換
部５０２及び２値化処理部５０３は、第１の実施例にお
ける画像入力部１０１とＡＤ変換部１０２及び２値化処
理部１０３と同様である。ブロック算出部５０４によ
り、ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出し、算
出されたブロック及び、主走査幅記億部５０７に記憶さ
れている印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情
報をもとに、可変射影ヒストグラム算出部５０５によ
り、ブロックごとに主走査方向及び副走査方向の射影ヒ
ストグラムを算出する。さらに、領域抽出部５０６によ
り、射影ヒストグラムを用いて模様（図形）や文字以外
の領域を抽出する。

【００４２】以下に、ブロック算出部５０４と可変射影
ヒストグラム算出部５０５と領域抽出部５０６及び主走
査幅記憶部５０７の具体的な処理方法について説明す
る。ブロック算出部５０４では、印刷物Ｐの左角を抽出
し、左角からある特定の主走査幅を持ったブロックを算
出する。主走査幅記憶部５０７に記憶されている印刷物
Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、ブ
ロック算出部５０４により算出されたブロックごとに、
その主走査幅をさらに主走査方向に分割し、その分割さ
れたブロックごとに主走査方向の射影を算出する。次
に、算出した射影ヒストグラムから白の領域を抽出し、
さらに、縦方向の射影ヒストグラムを用いて、黒領域と
白領域の混在している領域での白領域の抽出を行う。こ
のように、抽出したい領域をある特定の主走査幅をさら
に印刷物Ｐの模様（図形）や文字の主走査幅に応じて分
割したブロックごとに射影処理を用いて抽出する。

【００４３】以下にブロック算出部５０４での処理につ
いて説明する。図７の主走査方向の左右いずれかの角、
例えば左角（点Ａ）の位置（座標）を抽出する方法につ
いては、第１の実施例と同様である。

【００４４】次に、左角（点Ａ）をもとに、主走査幅ｗ
×副走査幅ｈの大きさのブロックを算出する。可変射影
ヒストグラム算出部５０５では、ブロック算出部５０４
により得られた各ブロックごとに、主走査方向の射影ヒ
ストグラムを算出していくが、主走査幅ｗの大きさは第
１の実施例や第２の実施例のように固定値ではあるが、
印刷物Ｐの模様（図形）や文字が予め分かっている場合
は、主走査幅記億部５０７に記億されている印刷物Ｐの
模様（図形）や文字の主走査幅の情報をもとに、その模
様（図形）や文字の幅に主走査幅にあわせてブロックを
算出する。更に可変射影ヒストグラム算出部５０５は、
ブロックの主走査幅ｗを細分割して、分割したブロック
ごとに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出する。す
なわち、図１９において、左から３番目のブロックＴの
幅はｗであるが、このブロック中の模様に合わせて、例
えば主走査幅ｗをｗ／２とｗ／２のブロックに分割し
て、各々主走査方向の射影ヒストグラムを算出してい
く。

【００４５】ここで、第１の実施例同様、ブロックの主
走査幅ｗは、矩形模様間の副走査方向の画素数と印刷物
Ｐの最大回転角によって決定する。例えば、抽出したい
領域の副走査方向の画素数、すなわち、矩形模様間の副
走査方向の画素数をｃ、印刷物Ｐの最大回転角をθとす
ると、ブロックの主走査幅ｗは、 ｗ＝ｃ／ｔａｎθ により算出される。また、ブロックの副走査幅ｈは、画
像データの副走査幅とする。

【００４６】領域抽出部５０６では、可変射影ヒストグ
ラム算出部５０５により得られた各ブロック（細分割ブ
ロックも含む）ごとの主走査方向の射影ヒストグラムか
ら、第１の実施例と同様にして、累積黒画素数が、
「０」の領域、すなわち白の領域を抽出する。また、累
積黒画素が（ｗ−１）以下の場合は、その領域におい
て、副走査方向の射影ヒストグラムを算出する。この射
影ヒストグラムから、前記同様に累積黒画素が「０」の
領域、すなわち白領域を抽出する。

【００４７】また、画像データに例えば図１２のように
ノイズが含まれていることがあるため、前記累積黒画素
数が「０」とせずに、例えば「１」以下の領域あるいは
「２」以下の領域を白領域として抽出することで精度良
く抽出したい領域を抽出することが可能である。ここ
で、累積黒画素が（ｗ−１）以下の場合に上記のように
副走査方向の射影ヒストグラムを用いて白領域を抽出す
る理由については、第１の実施例と同様である。なお、
この発明は上記実施例に限定されるものではなく、発明
の要旨を変えない範囲において種々変形実施可能なこと
は勿論である。

【００４８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、縦
方向に分割したブロックごとに、印刷物Ｐの矩形模様な
どの濃い模様領域を基準にして、横方向及び縦方向の射
影処理を用いて、印刷物Ｐの抽出したい領域を抽出する
ことで、印刷物Ｐの搬送ムラや傾きや横ずれによる影響
を低減することが可能となり、印刷物Ｐの上下左右の端
を基準にそこからの距離のみで抽出したい領域を抽出す
る従来の方法に比べて、高精度に抽出することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は本発明の第１の実施例に係る領域抽出シ
ステムの構成を示すブロック図。

【図２】図２は本発明の第１の実施例に係る領域抽出部
での処理方法を示すフローチャー卜。

【図３】図３は図１画像入力部の構成を示す図。

【図４】図４は印刷物画像の例を示す図。

【図５】図５は画像入力部における印刷物の背景の構成
を示す図。

【図６】図６は印刷物から抽出する領域の例を示す図。

【図７】図７は画像データ上の印刷物の左角を示す図。

【図８】図８は画像データから印刷物の左角を探索する
方法を示す図。

【図９】図９は画像データから横方向の射影ヒストグラ
ムを算出する処理を説明するための図。

【図１０】図１０はあるブロックの横方向の射影ヒスト
グラムの例を示す図。

【図１１】図１１はあるブロック内での縦方向の射影ヒ
ストグラムの例を示す図。

【図１２】図１２は画像データ上のノイズを示す図。

【図１３】図１３は画像データ上の縦方向の射影ヒスト
グラムを算出する処理を説明するための図。

【図１４】図１４は本発明の第２の実施例に係る領域抽
出システムの構成を示すブロック図。

【図１５】図１５は本発明の第２の実施例に係る横方向
の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための
図。

【図１６】図１６は本発明の第３の実施例に係る領域抽
出システムの構成を示すブロック図。

【図１７】図１７は本発明の第３の実施例に係る横方向
の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための
図。

【図１８】図１８は本発明の第４の実施例に係る領域抽
出システムの構成を示すブロツク図。

【図１９】図１９は本発明の第４の実施例に係る横方向
の射影ヒストグラムを算出する処理を説明するための
図。

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 対象となる印刷物の特定領域を抽出する
   方法において、 前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップ
   と、 前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、
   特定の主走査幅を持った複数のブロックを算出するブロ
   ック算出ステップと、 前記ブロック算出ステップより得られたブロックごとに
   主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒストグ
   ラム算出ステップと、 前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒ
   ストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ス
   テップ、とを具備したことを特徴とする領域抽出方法。
2. 【請求項２】 対象となる印刷物の特定領域を抽出する
   方法において、 前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップ
   と、 前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、
   特定の主走査幅を持ったブロックをブロックごとにオー
   パーラップするように算出するオーバーラップブロック
   算出ステップと、 前記オーパーラップブロック算出ステップより得られた
   ブロックごとに主走査方向の射影ヒストグフムを算出す
   る射影ヒストダラム算出ステップと、 前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒ
   ストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ス
   テップ、とを具備したことを持徴とする領域抽出方法。
3. 【請求項３】 対象となる印刷物の特定領域を抽出する
   方法において、 前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップ
   と、 予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する
   主走査幅記億ステップと、 前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、
   前記主走査幅記億ステップにより予め分かっている模様
   の主走査幅に合わせたブロックを算出する可変ブロック
   算出ステップと、 前記可変ブロック算出ステップより得られたブロックご
   とに主走査方向の射影ヒストグラムを算出する射影ヒス
   トグラム算出ステップと、 前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒ
   ストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ス
   テップ、とを具備したことを特徴とする領域抽出方法。
4. 【請求項４】 対象となる印刷物の特定領域を抽出する
   方法において、 前記印刷物の画像データを入力する画像入力ステップ
   と、 前記画像入力ステップで得られた画像データをもとに、
   ある特定の主走査幅を持ったブロックを算出するブロッ
   ク算出ステップと、 予め分かっている模様の主走査幅を辞書として登録する
   主走査幅記億ステップと、 前記主走査幅記億ステップより、ある特定のブロック
   は、前記ブロック算出ステップより得られたブロックご
   とに、主走査方向の射影ヒストグラムを算出し、別のブ
   ロックでは、前記ブロック算出ステップより得られたブ
   ロックを、そのブロックに存在する模様の主走査幅に合
   わせたブロックに細分割し、主走査方向の射影ヒストグ
   ラムを算出する射影ヒストグラム算出ステップと、 前記射影ヒストグラム算出ステップより得られた射影ヒ
   ストグラムを用いて前記特定領域を抽出する領域抽出ス
   テップ、とを具備したことを特徴とする領域抽出方法。
5. 【請求項５】 前記ブロック算出ステップは、前記画像
   入力ステップで得られた画像データを２値化し、黒画素
   及び白画素を区別する２値化ステップを含むことを特徴
   とする請求項１乃至４内の１項に記載の領域抽出方法。
6. 【請求項６】 射影ヒストグラム算出ステップは、白画
   素と黒画素が混在する領域について、更に副走査方向の
   射影ヒストグラムを算出する副走査方向射影ヒストグラ
   ム算出ステップを含み、 前記領域抽出ステップは前記副走査方向の射影ヒストグ
   ラムを用いて前記特定領域を抽出するステップを含むこ
   とを特徴とする請求項５記載の領域抽出方法。
7. 【請求項７】 前記領域抽出ステップは、前記射影ヒス
   トグラム内の白画素と黒画素が混在する領域について、
   黒画素の画素数が所定値以下の領域を前記特定領域とし
   て抽出するステップを含むことを特徴とする請求項５記
   載の領域抽出方法。