JP4049296B2 - Color image information processing method, program used to execute the method, and color image information processing apparatus - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、カラー画像情報の処理に関し、原稿の読み取り画像情報に発生する裏写りのような、雑音とみなされる画像情報を除去・修復する処理を行うためのカラー画像情報処理方法、該方法をコンピュータ（ＣＰＵ）に実行させるためのプログラム、該プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体、及び前記プログラムを搭載したカラー画像情報処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラースキャナやデジタルカラー複写機で両面印刷されたカラー原稿を入力すると、原稿裏面の画像が表（おもて）面に現れ、入力したカラー画像情報に雑音として混入することがある。この現象は、原稿用紙が薄いときに、紙を通して裏面が透けて現れるもので、カラー画像を印刷した紙媒体の多様化とともに、顕著化するようになってきており、これを表面画像に「裏写り」が生じたと言う。
入力したカラー画像情報に混入する「裏写り」画像を除去する従来の方法として、両面をそれぞれ入力して得た画像情報を処理する方法と、入力した片面のみの画像情報を処理する方法が知られている。前者の方法は、裏面の画像により雑音である裏写り画像を特定し、特定した裏写り画像により表面の補正処理を行う方法であるが、両面の入力や、入力画像相互に厳密な位置合わせが必要であるといった制約があり、汎用性に問題があるとされており、ここでは、後者の片面の入力画像のみで裏写り画像を除去する方法を対象としている。
裏写り画像の除去を、片面の入力画像のみで行う方法として、これまで、濃度や色の分布を解析し、裏写りの判別を行う方法が提案されているが、複雑な画像になると必ずしも十分な精度が得られない、といった現状にある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、濃度や色の分布を解析する方法を採らずに、片面の入力画像のみで裏写り画像を除去する別の方法が先に提案された。提案された方法は、画像のエッジ部分に着目し、入力されたカラー画像情報のエッジ強度を求め、エッジ強度により画像に存在するエッジが裏写り画像のエッジであるか否かを判別する方法（以下、「エッジ強度法」という）を採用している（特開２００１−１６９０８０号、以下、これを「第１の先行例」という）。
第１の先行例では、裏写り画像のエッジであるか否かを、画像情報から求めたエッジ強度値（後述の本発明の実施例、参照）が、所定の閾値を越えるか否かにより判断している。判別精度は、この時に用いる閾値に依存することになり、この例では、閾値を、ユーザの勘と経験に基づく手動方法や判別分析方法により定めるとしている。
手動方法は、ユーザが勘と経験に基づいて、キーボード入力又はタッチパネル選択などの方法で、最適と思われる閾値を決定する方法であるが、最適値を得るまでの作業の効率低下と操作負担の増加が問題になる。他方、判別分析方法は、画像のエッジ強度ヒストグラムから統計的に最適な閾値を計算する（その原理は、ある閾値によってエッジ強度ヒストグラムが２つのクラスに分離され、クラス間の分散が最大になる閾値を選択する）という手法によっているが、計算コストが高く、計算能力の高くない機器、又は、高い処理速度が要求される機器には不適当である。
【０００４】
そこで、エッジ強度ヒストグラムの解析法を用いるという点では同じであるが、簡略化した計算処理により閾値を求めることにより、処理速度を向上させることを意図した解決方法が、さらに提案された。提案された方法は、エッジ強度ヒストグラムの分布曲線において低い分布を示す部分の曲線が単調増加（減少）であるか否かを判別し、判別結果に従い使用する閾値を選択する条件を変更するというようにし、簡単な計算式をもとにした操作を行うことにより、適正な閾値を簡略な操作により得ることを可能にしている（特願２００１−５０２９１号、以下、これを「第２の先行例」という）。
しかしながら、第２の先行例は、入力された画像（ページ画像）全体を対象として、そのエッジ強度ヒストグラムを得、閾値を求める処理を行うことを意図したものである。従って、簡略化してもなお、計算能力が高くなく、又は内部メモリの制限が厳しい機器には、不向きである。
本発明は、入力したカラー画像情報に混入した裏写りのような、雑音とみなされる（不鮮明な）画像情報を除去・修復処理を行うカラー画像情報処理方法における上記した従来技術及び先行例の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、エッジ強度ヒストグラムを得、閾値を求める処理を行う場合に、処理能力、即ち計算能力や必要なメモリの容量等、を高度化しなくても、第２の先行例と同等の高速処理を行うことが可能な、エッジ強度法による前記カラー画像情報処理方法、該方法をコンピュータ等の情報処理手段に実行させるためのプログラム、該プログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体、及び前記プログラムを搭載したカラー画像情報処理装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、処理対象としての原稿画像情報から画像のエッジ強度を画素単位で検出するステップ、前記ステップで検出されたエッジ強度を所定の閾値により閾値処理することにより、各画素を裏写りエッジと非裏写りエッジとに判別するステップの各ステップよりなるカラー画像情報処理方法であって、前記判別ステップに用いる閾値を求めるためのステップとして、前記原稿画像を所定の大きさに区分した部分領域毎に、該領域に含まれる画素群のエッジ強度分布曲線を作成するステップ、前記ステップで作成したエッジ強度分布曲線の複雑度に応じた変量値をとる暫定閾値を求めるステップ、前記ステップで求めた自領域の暫定閾値と隣接領域の暫定閾値の荷重平均値を算出するステップの各ステップを実行することを特徴とする。
請求項２の発明は、請求項１に記載されたカラー画像情報処理方法において、前記エッジ強度分布曲線の複雑度に応じた変量値をとる暫定閾値を求めるステップが、エッジ強度分布曲線上の最少分布数になる点Ａと最大分布数になる点Ｂを結ぶ線分と該分布曲線との距離が最大になる該分布曲線上の点Ｃを求めるステップ、前記ステップで求めた分布曲線上の点Ａと点Ｃを結ぶ線分と該分布曲線との距離が最大になる該分布曲線上の点Ｄを求めるステップ、前記ステップで求めた分布曲線上の点Ｄと点Ｃ間のエッジ強度分布曲線が単純分布を示す場合に、分布曲線上の点Ｄが示すエッジ強度を暫定閾値として求めるステップの各ステップを実行するステップであることを特徴とする。
請求項３の発明は、請求項１又は２に記載されたカラー画像情報処理方法において、前記エッジ強度分布曲線の複雑度に応じた変量値をとる暫定閾値を求めるステップが、エッジ強度分布曲線上の最少分布数になる点Ａと最大分布数になる点Ｂを結ぶ線分と該分布曲線との距離が最大になる該分布曲線上の点Ｃを求めるステップ、前記ステップで求めた分布曲線上の点Ａと点Ｃを結ぶ線分と該分布曲線との距離が最大になる該分布曲線上の点Ｄを求めるステップ、前記ステップで求めた分布曲線上の点Ｄと点Ｃ間のエッジ強度分布曲線が単純分布を示さない場合に、分布曲線上の点Ｄと点Ｃを結ぶ線分と該分布曲線との距離が最大になる該分布曲線上の点Ｅを求めるステップ、分布曲線上の点Ｅが示すエッジ強度を暫定閾値として求めるステップの各ステップを実行するステップであることを特徴とする。
請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載されたカラー画像情報処理方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
請求項５の発明は、請求項４に記載されたプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録した記録媒体である。
請求項６の発明は、請求項４に記載されたプログラムを搭載したカラー画像情報処理装置である。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明を添付する図面とともに示す以下の実施例に基づき説明する。
本発明は、入力したカラー画像情報に混入した裏写りのような、雑音とみなされる（不鮮明な）画像情報をエッジ強度法により検出し、除去・修復する処理に係わり、対象ぺージ画像のみを処理し（原稿両面の画像情報を必要とする裏写り除去処理の場合と違い）、しかも、それほど処理能力が高くなく、大規模なメモリ等の処理手段を要することなく行うことを意図するものである。従って、カラー画像情報の処理手段として、汎用性が高く、裏写りのような、雑音とみなされる（不鮮明な）画像情報を処理する場面に広く適用が可能である。以下に示す実施例ではデジタルカラー複写機に組み込むことを意識しているが、例えば、スキャナ、プリンタ、文書画像解析や認識装置等のカラー画像情報処理装置が適用範囲として想定できる。
また、本発明は、エッジ強度法により除去・修復する処理に係わり、上記で先行例として示した特願平１１−３５４４１２号及び特願２００１−５０２９１号に基礎を置く。従って、本実施例の説明の一部については、先行例を参照することとする。
【００１３】
図１は、本発明の実施例に係るカラー画像情報処理装置のブロック図を示す。
この実施例装置は、装置全体の制御、入力情報の処理、出力を行うＣＰＵ３の制御下に入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１、出力Ｉ／Ｆ５、ＲＯＭ２、ＲＡＭ４を接続し、処理システムを構成する。
入力インタフェース（Ｉ／Ｆ）１は、スキャナ等により読み取られた処理対象のデジタル化されたカラー画像情報を、キーボード，タッチパネル又はボタンにより指示された処理パラメータ（閾値など）或いは操作モード等とともに、装置に入力するために機能する。ＲＯＭ２は、カラー画像情報の処理を実行するためのプログラムとして、所謂裏写りを除去・修復する処理プログラムを格納する。ＣＰＵ３は、入力された処理対象のカラー画像情報をＲＯＭ２に格納されたプログラムに従い処理する。処理の際、ＲＡＭ４をワークエリア、即ち入力されたカラー画像のデジタルデータやＣＰＵ３がプログラムに従い処理するデータの一時的な格納場所として用いる。出力Ｉ／Ｆ５は、処理したカラー画像情報を次の処理段（複写機の場合には、画像形成部）、或いはＰＣ（パーソナルコンピュータ）等の外部の利用機に出力する。
【００１４】
図２は、図１に示したカラー画像情報処理装置において行うカラー画像情報の裏写り補正処理手順の概要を示すフローチャートである。
図２を参照して、本実施例の処理手順の概要を説明すると、ＣＰＵ３は先ず、入力Ｉ／Ｆ１により入力した処理対象のカラー画像データを受け取る（Ｓ２１）。受け取ったカラー画像データは、複写機を例にすると、通常、原稿読み取り部で読み取ったＲＧＢ（カラー構成色）画像信号にＡ／Ｄ変換、濃度（レベル）補正などの画像処理を施した後のデジタル画像データである。
次いで、入力されたデジタルカラー画像データに対し、ノイズ除去のための平滑化などの前処理を行う（Ｓ２２）。前処理された入力カラー画像中の裏写りの可能性が高い画素とそれ以外の画素とを判別し、裏写りの可能性が高い画素を検出する（Ｓ２３）。
その後、検出した裏写りの可能性が高い画素について、除去・修復を行う裏写り補正を施す（Ｓ２４）。裏写り補正することにより得られる所望の画像を出力Ｉ／Ｆ５によって出力し（Ｓ２５）、処理フローを終了させる。
【００１５】
ここで、図２の処理フローに示した裏写りの可能性が高い画素の検出について詳細に説明する。
ここで用いる裏写り画素の検出方法は、エッジ強度法に基づいており、原稿画像情報から画像のエッジ強度を画素単位で検出し、検出されたエッジ強度を所定の閾値により閾値処理することにより、各画素を裏写りエッジと非裏写りエッジとに判別する処理を行う。この点では上記した先行例と同じ検出方法を採る。しかしながら、本発明においては、処理能力、即ち計算能力や必要なメモリの容量等、を高度化しなくても、先行例と同等の高速処理を行うことを可能にするために、原稿画像を所定の大きさに区分した部分領域毎に処理を行うという方法を採る。また、部分領域に区分して処理を行ったことにより生じる可能性のある部分領域の境界間の不連続性（エッジ分離が引き起こす）を緩和するための処理を行うようにしている。
【００１６】
本発明では、部分領域の境界間の不連続性を緩和するための処理を、裏写りエッジと非裏写りエッジの判別に実際に適用する閾値を求める場合に、領域毎に求めた閾値を暫定閾値とし、自領域の暫定閾値に隣接領域の暫定閾値を反映させ実際に適用する閾値を求めるという方法により実現する。具体的には、自領域と隣接領域の暫定閾値の荷重平均値として、適用する閾値を算出する。
ここに、上記に言う部分領域と隣接領域の概念を図４を参照して、説明する。図４に示すように、主（ｘ方向）走査・副（ｙ方向）走査により原稿面が読み取られ、その画像Iが入力されてくると仮定した場合、部分領域は走査方向に所定の矩形領域として定め、注目（自）領域s(m,n)と隣接領域{s(u,v)}の関係は、注目領域に対して、隣接領域を網掛けにて示すように、先に走査され、既に暫定閾値が求められた周辺の領域としている（詳細は、後述）。
【００１７】
次に、上記で概要を示した裏写り画素を検出するために行うエッジ判別処理について詳細に説明する
図３は、本実施例のエッジ判別処理のフローチャートを示す。
図示のフローに示す処理は、所定の大きさに区分した原稿画像の各部分領域（図４参照）に適用するものである。
図３を参照すると、先ず、注目部分領域のエッジ強度を画素毎に求め、エッジ強度の分布であるヒストグラムを作成する（Ｓ３１）。
エッジ強度は、部分領域に含まれる全ての画素について算出する。
エッジ強度の計算には、色々な方法があり、いずれの方法でも良く、例えば、「ベクトル法によるエッジ検出方法」（特願平１１−３５４４１２号、参照）を用いることが可能である。この方法によると、各色成分について計算されたエッジ強度の組み合わせにおいて、単純に二乗和の平方根をとるのではなく、成分間の相関関係も考慮する。具体的には、ｕ（ｘ，ｙ），ｖ（ｘ，ｙ），ｗ（ｘ，ｙ）を色の３成分として、画素毎に下記式(1)〜(4)に従い算出する。ここに、ｐ（式(1)），ｔ（式(2)），ｑ（式(3)）で定義すると、画素（ｘ，ｙ）でのエッジ強度は、式(4)で与えられる。なお、画素（ｘ，ｙ）は、図４に示す座標系で画像Ｉ中の画素を示す。また、上記色の３成分、ｕ（ｘ，ｙ），ｖ（ｘ，ｙ），ｗ（ｘ，ｙ）は、入力されたＲＧＢ系を成分間の独立性の高いカラー座標系に変換したものである。
【００１８】
【数１】
次いで、上記で求めた各画素のエッジ強度をもとに、各部分領域毎にエッジ強度分布つまりエッジ強度のヒストグラムを作成する。
この後、作成したエッジ強度分布の曲線の特性（形状）に基づいて、部分領域毎に画像に含まれるエッジを裏写りエッジと非裏写りエッジに判別するための閾値を算出し、それを暫定閾値として定める（Ｓ３２）。
図５，図６は、異なる裏写り画像を持つ部分領域のエッジ強度分布をそれぞれ示し、強度分布曲線を基に、暫定閾値を定める方法を説明するための図である。
部分領域における全画素のエッジ強度：ｅ（ｘ，ｙ）（０≦ｅ（ｘ，ｙ）≦２５５）を上記のようにして得た後、横軸にエッジ強度値、縦軸に画素（ピクセル）数：ｈ（ｉ）をとると、図５，図６に示すような、エッジ強度分布曲線：Ｈ＝｛ｈ（ｉ）｜０≦ｉ≦２５５｝が得られる。但し、図５，図６中のエッジ強度分布は、分布曲線を表示し易くするために、実際のエッジ強度を白黒逆転、つまり、ｅ'（ｘ，ｙ）＝２５５−ｅ（ｘ，ｙ）して得られたものである。
【００２０】
上のようにして得た強度分布曲線を基に暫定閾値を定める方法について、図５，図６を参照して、説明する（なお、この方法の基礎については、特願２００１−５０２９１号、参照）。
まず、分布曲線Ｈ上の最初の非ゼロエッジ強度ibgn（Ａ点）と最多分布数のエッジ強度imax（Ｂ点）を求める（各図の（ａ）、参照）。
次に、Ａ点からＢ点までの分布曲線Ｈの各点とＡ点とＢ点を結ぶ直線Ｌ１の距離を計算し、この距離が最大になる分布曲線Ｈ上の点（Ｃ点）を探し出す（各図の（ａ）、参照）。このとき、Ｃ点に対応するエッジ強度をidmax1とする。
次に、Ａ点からＣ点までの分布曲線Ｈの各点とＡ点とＣ点を結ぶ直線Ｌ２の距離を計算し、この距離が最大になる分布曲線Ｈ上の点（Ｄ点）を探し出す（各図の（ｂ）、参照）。このとき、Ｄ点に対応するエッジ強度をidmax2とする。
次に、Ｄ点からＣ点までの分布曲線Ｈの各点とＤ点とＣ点を結ぶ直線Ｌ３の距離を計算し、この距離が最大になる分布曲線Ｈ上の点（Ｅ点）を探し出す（各図の（ｂ）、参照）。このとき、Ｅ点に対応するエッジ強度をidmax3とする。
【００２１】
ここで、エッジ強度分布曲線Ｈの特性を調べる。そのために、Ａ点とＣ点の間のエッジ分布曲線Ｈの各点と線分Ｌ２の距離を示す曲線cdist、曲線cdistのｎ点移動平均曲線cdistavを生成し、曲線cdistと曲線cdistavの交点数により、エッジ強度分布曲線Ｈを複雑分布と単純分布のいずれかに分類、つまり単調な曲線であるか否かを峻別する（各図の（ｃ）、参照）。具体的には、曲線cdistと曲線cdistavの交点数が２回以上の場合、このエッジ強度分布曲線は、複雑分布とし、それ以外の場合に単純分布とする。図５（ｃ）の例では、交点数１、即ち単純分布であり、図６（ｃ）の例では、交点数２、即ち複雑分布であると分類される。
上記した手順でエッジ強度分布曲線Ｈの特性を曲線の形状（曲線cdistと曲線cdistavの交点数）によって、複雑分布か、単純分布かに峻別し、それぞれに応じたエッジ判別の閾値Thrを暫定閾値として、下記に示すように定める。
Thr=idmax2、交点数＜2 式(5)
Thr=1dmax3、交点数≧2 式(6)
例示においては、上記式(5)は、図５（ｂ）或いは（ｃ）におけるＤ点に対応するidmax2を閾値とし、上記式(6)は、図６（ｂ）或いは（ｃ）におけるＥ点に対応するidmax3を閾値とすることを意味する。なお、上記の
【００２２】
図３のフローに説明を戻すと、上記のようにして、強度分布曲線を基に各部分領域の暫定閾値を定めた後、最終的に実際に適用する閾値（以下、「適用閾値」という）を算出するステップを実行する（Ｓ３３）。このステップは、暫定閾値をそのまま採用すると部分領域の境界に不連続性を生じる虞があるからで、それを緩和するために行う。適用閾値の算出法は、算出しようとしている注目（自）部分領域の暫定閾値と隣接領域の適用閾値の荷重平均値として、その値を求めるという方法による。
ここで、適用閾値の算出法について、詳細に説明する。
先ず、注目部分領域とそれの隣接領域の概念を明らかにする。図４を参照すると、主（ｘ方向）走査・副（ｙ方向）走査により原稿面が読み取られるという前提で、図示のように、処理対象のカラー原稿読み取り画像Iにx-y座標系を設定し、画像IをX(width)×Y(height)の大きさとする。X,Yは、いずれも整数である。画像IをM×N個の部分領域に等分割する。M,Nは、いずれも整数である。上記のように分割した部分領域を座標系に沿って配列する（M×N個の配列のインデックスを(m,n)とする）と、M×N個の部分領域の単位領域s(m,n)の集合として、画像Iの全領域Sは、
S={s(m,n)|0≦m<M,0≦n<N} 式(7)
として表すことができる。
【００２３】
画像Iは主（ｘ方向）走査・副（ｙ方向）走査形式で読み取られて入力されてくるので、画像処理の順序は、図示の左から右へ、上から下へ向かう方向になるので、注目部分領域s(m,n)に対する隣接部分領域NB(s(m,n))は、s(u,v)の集合、
NB(s(m,n))={s(u,v)} 式(8)
として表すことができる。
本実施例では、u,vを下記式(9),(10)に従い定める。
max(0,m-2)≦u≦min(N-1,m+2) 但し、v<nのとき
max(0,m-2)≦u≦m 但し、v≧n 式(9)
max(0,n-2)≦v≦n 式(10)
【００２４】
図７に、このようにして定める隣接部分領域{s(u,v)}の具体例を示す。
図７に示す例では、画像Iの寸法X(width)とY(height)を（1200×2000）、つまり、横1200画素、縦2000画素とする。画像IをM(6)×N(10)個の部分領域に分割する。即ち、横6等分（従って、m=0,1,…,5）、縦10等分（従って、n=0,1,…,9）、計60個の部分領域に分割されることになり、各部分領域の画素（ピクセル）数は（200×200）個である。
ここで、注目部分領域s(m,n)に対する隣接部分領域NB(s(m,n))={s(u,v)}の関係は、例えば、図７に示すように、注目部分領域を領域s(2,4)とすると、隣接部分領域は、
つまり、注目部分領域の（左上、上、右上、左）の部分領域の集まりを隣接部分領域とする（図４の網掛け部分、参照）。この領域は、画像処理の走査方向から、隣接部分領域を注目部分領域より先に処理された部分領域の一部とすることを意味している。
【００２５】
次いで、上記具体例に示すように隣接部分領域を設定して、注目部分領域s(m,n)における適用閾値を求める手順を説明する。
適用閾値は、部分領域 s(m,n)の暫定閾値をそのまま使用すると生じうる部分領域の境界における不連続性を緩和するために採用するもので、注目部分領域s(m,n)の暫定閾値tmpthr(m,n)と隣接部分領域s(u,v)の暫定閾値tmpthr(u,v)に基づいて、それらを荷重平均することにより算出する。
その算出方法を説明すると、注目部分領域s(m,n)の暫定閾値tmpthr(m,n)の重み係数をw(m,n)、隣接部分領域s(u,v)∈NB(s(m,n))の暫定閾値tmpthr(u,v)の重み係数をw(u,v)とする。ここに、重み係数をw(m,n)、w(u,v)は、次の条件を満たす値をとる。
0<w(m,n)<1，0<w(u,v)<1；w(m,n)+Σ{w(u,v)}=1 式(12)
注目部分領域s(m,n)に用いる適用閾値thr(m,n)は、
thr(m,n)=w(m,n)・tmpthr(m,n)+Σ{w(u,v)・tmpthr(u,v)} 式(13)
とし、この値により、エッジを裏写りエッジと非裏写りエッジに判別するためのエッジ強度値の閾値処理をする（図３、ステップＳ３４）。
【００２６】
ここで、適用閾値thr(m,n)の具体的な計算例を示す。
例えば、注目部分領域s(2,4)について示す。
注目部分領域s(2,4)の隣接部分領域は、
NB(s(2,4))={s(0,2),s(1,2),s(2,2),s(3,2),s(4,2),s(0,3),s(1,3),s(2,3),s(3,3),s(4,3),s(0,4),s(1,4)}
である（図７参照）。
また、注目部分領域s(2,4)の暫定閾値を、tmpthr(2,4)=232とし、
NB(s(2,4))中の各部分領域の暫定閾値を、{tmpthr(0,2),tmpthr(1,2),tmpthr(2,2),tmpthr(3,2),tmpthr(4,2),tmpthr(0,3),tmpthr(1,3),tmpthr(2,3),tmpthr(3,3),tmpthr(4,3),tmpthr(0,4),tmpthr(1,4)}=(210,211,212,213,214,220,221,222,223,224,230,231)とし、
注目部分領域s(2,4)の重み係数を、w(2,4)=0.28とし、
隣接部分領域NB(s(2,4))中の12個の部分領域の重み係数を、全てw(u,v)=0.06とする。
この重み係数の設定では、式(12)のw(m,n)+Σ{w(u,v)}=0.28+120×0.06=1.0が満たされる。
このとき、注目部分領域s(2,4)の適用閾値は、検出した各暫定閾値、設定した重み係数を式(13)に代入し、
thr(2,4)=0.28×232+{(0.06×210)+(0.06×211)+‥‥+(0.06×231)}=224
として算出する。
【００２７】
上記した適用閾値の算出に続いて、図３のフローチャートに示すように、適用閾値thr(m,n)を部分領域s(m,n)各々に用いて部分領域毎にエッジを裏写りエッジと非裏写りエッジに判別する（Ｓ３４）。
このエッジの判別処理を行うことにより、図３に示すフローを終了するが、エッジの判別処理過程は、図２に示したステップＳ２３の「裏写りの可能性が高い画素検出」に当たるので、この後、図２のフローチャートに示すように、「裏写り除去・修復」を行う（Ｓ２４）。裏写り除去・修復処理では、エッジを裏写りエッジと非裏写りエッジに判別した結果に従い、入力された原稿読み取り画像から生成した非裏写りエッジのみのエッジ画像を用いて、同原稿読み取り画像の裏写りを除去し、所望の画像に修復する処理、即ち、「色補正処理」を行う。
「色補正処理」は、下記(1)〜(3)を行うことにより実施し得る。なお、この処理の詳細は、上記した先行例（特開２００１−１６９０８０号）中に示された方法が適用できるので、この先行例の色補正処理に関する記述を引用することとする。
(1) 領域選択的な局所的カラー閾値処理による背景色推定
非裏写りエッジの背景色を２色化処理、即ち背景の画素を２つの代表色に分類し、背景の所定処理領域を明るい方の色で置き換える。
(2) 画像の合成
エッジ周辺については原画像を、それ以外は上記(1)で推定した背景色を用いて裏写り除去画像を合成する。
(3) 多重スケールのエッジ差分解析による裏写り除去画像の修正
上記(1)での操作の副作用として原画像にない偽エッジが発生した場合に、その周囲をより小さい領域で背景色推定を行い、裏写り除去画像を修正する。
【００２８】
また、処理したカラー画像は、図２のフローチャートに示すように、この後、カラー画像情報処理装置としてのカラー複写機等に用いるために、出力する（Ｓ２５）。
複写機の場合、上記した裏写り補正処理が施された後、出力される画像情報を受け取る処理段において、さらにガンマ補正、ＭＴＦ補正等の中間調処理を行い、その後に、画像形成部に作像情報として送り込み、そこで印刷出力処理に用いる。
【００２９】
また、本発明においては、カラー画像情報処理装置としてのカラー複写機等の制御部、或いはカラー画像情報処理装置を構成するＰＣのＣＰＵに上記で示したカラー画像情報処理方法を実行するためのプログラムに従う動作を行わせることにより、目的とする機能を実現することができる。
上記した実施例装置では、カラー画像情報処理システム（図１）に備えたＲＯＭ２にこのプログラムを記憶する。通常、ハードウェアとしての装置が製造された段階或いは装置が既に使用されている段階で、ＲＯＭ２に新規書き込み又は書き換えによりインストールされる。インストールの方法は、インストールするプログラムを入力Ｉ／Ｆ１を介してホスト装置等からダウンロードするか、又はコンピュータ読み取り可能な記録媒体としてのフロッピーディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＩＣカード等の記録媒体にプログラムを記録し、記録されたプログラムをドライブ（読み出し装置）により読み出し、ＲＯＭ２に書き込むという方法により行う。上記のようにしてＲＯＭ２に記憶されたプログラムを用いてＣＰＵ３は、裏写り補正処理に係わる処理を実行する。
【００３０】
【発明の効果】
（１）請求項１の発明に対応する効果
処理対象としての原稿画像情報から画像のエッジ強度を画素単位で検出するステップ、前記ステップで検出されたエッジ強度を所定の閾値により閾値処理することにより、各画素を裏写りエッジと非裏写りエッジとに判別するステップの各ステップよりなるカラー画像情報処理方法であって、前記判別ステップに用いる閾値を求めるためのステップとして、前記原稿画像を所定の大きさに区分した部分領域毎に、該領域に含まれる画素群のエッジ強度分布曲線を作成するステップ、前記ステップで作成したエッジ強度分布曲線の複雑度に応じた変量値をとる暫定閾値を求めるステップ、前記ステップで求めた自領域の暫定閾値と隣接領域の暫定閾値の荷重平均値を算出するステップの各ステップを実行するため、高度な処理能力、大規模なメモリ等を要することなく、先行例と同等の速度で処理を行うことを可能にし、暫定閾値をそのまま使用すると生じうる部分領域の境界における不連続性を緩和することができる。
（２）請求項２，３の発明に対応する効果
上記（１）の効果に加え、高度な処理能力、大規模なメモリ等を要することなく、先行例と同等の速度で処理を行うことを可能にする暫定閾値を求める手順を簡単な手順で実現でき、エッジ強度分布曲線が、単純分布を示す場合或いは単純分布を示さない場合のいずれでも、適正値を得ることが可能になる。
【００３１】
（３）請求項４，５の発明に対応する効果
カラー画像情報を処理するＣＰＵに請求項１〜３記載のカラー画像情報処理方法を実行するためのプログラムに従う動作を行わせることにより、目的とするエッジ強度法による裏写りの除去・修復に係わる処理を容易に実行することが可能になる。
（４）請求項６の発明に対応する効果
複写機、スキャナ、プリンタ、文書画像解析や認識装置等のカラー画像情報処理装置において、上記（３）の効果を実現することができ、カラー画像情報処理装置の性能の向上を図ることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施例に係るカラー画像情報処理装置のブロック図を示す。
【図２】 図１に示したカラー画像情報処理装置において行う裏写り補正処理手順の概要を示すフローチャートである。
【図３】 図２に示した裏写り画素を検出するために行うエッジ判別処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】 処理対象の読み取りの画像に設定された部分領域、注目部分領域に対する隣接領域の概念を説明するための図である。
【図５】 裏写り画像を持つ部分領域のエッジ強度分布を示し、強度分布曲線を基に、暫定閾値を定める方法を説明するための線図である。
【図６】 図５と異なる裏写り画像を持つ部分領域のエッジ強度分布を示し、強度分布曲線を基に、暫定閾値を定める方法を説明するための線図である。
【図７】 注目部分領域s(m,n)に対する隣接部分領域NB(s(m,n))={s(u,v)}の関係の具体例にて説明するための図である。
【符号の説明】
１…入力Ｉ／Ｆ、 ２…ＲＯＭ、
３…ＣＰＵ、 ４…ＲＡＭ、
５…出力Ｉ／Ｆ I…処理対象のカラー原稿読み取り画像。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to processing of color image information, and relates to a color image information processing method for performing processing for removing and restoring image information regarded as noise, such as show-through generated in read image information of a document, and the method. The present invention relates to a program to be executed by a computer (CPU), a recording medium in which the program is recorded so as to be readable by a computer, and a color image information processing apparatus on which the program is mounted.
[0002]
[Prior art]
When a color original printed on both sides by a color scanner or a digital color copying machine is input, an image on the back side of the original may appear on the front (front) surface and may be mixed as noise in the input color image information. This phenomenon appears when the original paper is thin, and the back side of the paper appears through the paper, and it has become more prominent with the diversification of paper media on which color images are printed. It is said that a “reflection” has occurred.
As conventional methods for removing the “show-through” image mixed in the input color image information, there are known a method of processing image information obtained by inputting both sides and a method of processing image information of only one side inputted. It has been. The former method is a method of identifying a show-through image that is noise from the back-side image, and correcting the surface using the specified show-through image. There is a restriction that it is necessary, and there is a problem in versatility. Here, the latter method is a method of removing a show-through image using only an input image on one side.
As a method of removing the show-through image using only one side of the input image, a method for analyzing the density and color distribution and discriminating the show-through has been proposed so far. The current situation is that a high degree of accuracy cannot be obtained.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
Therefore, another method for removing the show-through image by using only one side of the input image has been proposed without using a method of analyzing the density and color distribution. The proposed method focuses on the edge portion of the image, obtains the edge strength of the input color image information, and determines whether the edge existing in the image is the edge of the show-through image based on the edge strength ( (Hereinafter referred to as “edge strength method”) (JP 2001-169080 AHereinafter, this is referred to as “first preceding example”).
In the first preceding example, it is determined whether or not the edge of the show-through image is based on whether or not an edge strength value obtained from the image information (see an embodiment of the present invention described later) exceeds a predetermined threshold value. is doing. The discrimination accuracy depends on the threshold used at this time. In this example, the threshold is determined by a manual method or a discriminant analysis method based on the user's intuition and experience.
The manual method is a method of determining a threshold value that seems to be optimal by a method such as keyboard input or touch panel selection based on the user's intuition and experience, but the work efficiency reduction and operation burden until the optimal value is obtained Increase is a problem. On the other hand, the discriminant analysis method calculates a statistically optimal threshold value from the edge intensity histogram of the image (the principle is that the edge intensity histogram is separated into two classes by a certain threshold value and the variance between the classes is maximized). However, it is not suitable for a device having a high calculation cost and not having a high calculation capability, or a device that requires a high processing speed.
[0004]
In view of this, an analysis method of the edge strength histogram is the same in that it uses the same method, but a solution intended to improve the processing speed by obtaining a threshold value by a simplified calculation process has been further proposed. In the proposed method, it is determined whether or not the curve of the portion showing a low distribution in the distribution curve of the edge intensity histogram is monotonously increasing (decreasing), and the condition for selecting the threshold to be used is changed according to the determination result. Thus, it is possible to obtain an appropriate threshold value by a simple operation by performing an operation based on a simple calculation formula (Japanese Patent Application No. 2001-50291, hereinafter referred to as “Second Prior Example”). ").
However, the second preceding example is intended to perform processing for obtaining an edge intensity histogram for the entire input image (page image) and obtaining a threshold value. Therefore, even if it is simplified, it is not suitable for a device that does not have high calculation capability or has a severe limit on internal memory.
The present invention is a problem of the above-described prior art and the prior art in the color image information processing method for removing and restoring image information regarded as noise (unclear) such as show-through mixed in input color image information. The purpose of this is to obtain an edge intensity histogram and perform processing for obtaining a threshold value, without increasing the processing capacity, that is, the calculation capacity, the required memory capacity, etc. The color image information processing method by the edge strength method capable of performing high-speed processing equivalent to the second preceding example, a program for causing an information processing means such as a computer to execute the method, and the program can be read by a computer And a color image information processing apparatus equipped with the program.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
According to the first aspect of the present invention, there is provided a step of detecting the edge strength of the image in units of pixels from the document image information to be processed, and threshold processing is performed on the edge strength detected in the step with a predetermined threshold value, so that each pixel is back-sided. Steps that distinguish between reflected edges and non-show-through edgesOfA color image information processing method comprising each step, wherein as a step for obtaining a threshold value used in the determination step, a pixel group included in the region is divided for each partial region obtained by dividing the document image into a predetermined size. A step of creating an edge intensity distribution curve, a step of obtaining a provisional threshold value that takes a variable value according to the complexity of the edge intensity distribution curve created in the step, a provisional threshold value of the local area and a provisional threshold value of an adjacent area obtained in the step Each step of calculating the load average value of is executed.The
According to a second aspect of the present invention, in the color image information processing method according to the first aspect, the step of obtaining a provisional threshold value that takes a variable value according to the complexity of the edge intensity distribution curve is a minimum on the edge intensity distribution curve. A step of obtaining a point C on the distribution curve at which the distance between the line segment connecting the point A having the number of distributions and the point B having the maximum number of distributions and the distribution curve is maximized, and the points on the distribution curve obtained in the step A step of obtaining a point D on the distribution curve that maximizes the distance between the line segment connecting A and the point C and the distribution curve, and an edge intensity distribution curve between the point D and the point C on the distribution curve obtained in the step Is a step of executing each step of obtaining the edge strength indicated by the point D on the distribution curve as a provisional threshold value when.
According to a third aspect of the present invention, in the color image information processing method according to the first or second aspect, the step of obtaining a provisional threshold value that takes a variable value according to the complexity of the edge intensity distribution curve is performed on the edge intensity distribution curve. Obtaining a point C on the distribution curve at which the distance between the line segment connecting the point A having the minimum number of distributions and the point B having the maximum number of distributions and the distribution curve is maximized, on the distribution curve obtained in the above step Determining a point D on the distribution curve that maximizes the distance between the line segment connecting points A and C and the distribution curve, and edge strength between the points D and C on the distribution curve determined in the previous step When the distribution curve does not show a simple distribution, a step of obtaining a point E on the distribution curve that maximizes the distance between the line segment connecting the points D and C on the distribution curve and the distribution curve; The step for obtaining the edge strength indicated by the point E as a provisional threshold value. Characterized in that it is a step for performing the steps of flops.
A fourth aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute each step of the color image information processing method according to any one of the first to third aspects.
The invention according to
A sixth aspect of the present invention is a color image information processing apparatus equipped with the program according to the fourth aspect.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The present invention will be described based on the following examples shown with the accompanying drawings.
The present invention relates to processing for detecting, removing, and repairing (unclear) image information regarded as noise, such as show-through mixed in input color image information, by the edge strength method, and only the target page image is detected. It is intended to be processed (unlike the case of the show-through removal process that requires image information on both sides of the document), and is not so high in processing power and requires no processing means such as a large-scale memory. is there. Therefore, the color image information processing means is highly versatile and can be widely applied to scenes where image information that is regarded as noise (such as show-through) is processed. In the embodiment shown below, it is intended to be incorporated into a digital color copying machine, but for example, a color image information processing apparatus such as a scanner, a printer, a document image analysis or recognition apparatus can be assumed as an applicable range.
Further, the present invention relates to the removal / repair process by the edge strength method, and is based on Japanese Patent Application Nos. 11-354412 and 2001-50291 shown as the preceding examples. Therefore, for a part of the description of the present embodiment, reference is made to the preceding example.
[0013]
FIG. 1 is a block diagram of a color image information processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
In this embodiment, an input interface (I / F) 1, an output I /
An input interface (I / F) 1 is a device for displaying digitized color image information to be processed read by a scanner or the like together with processing parameters (such as threshold values) or an operation mode indicated by a keyboard, a touch panel, or a button. To input to. The
[0014]
FIG. 2 is a flowchart showing an outline of the color image information show-through correction processing procedure performed in the color image information processing apparatus shown in FIG.
Referring to FIG. 2, the outline of the processing procedure of the present embodiment will be described. First, the
Next, pre-processing such as smoothing for noise removal is performed on the input digital color image data (S22). A pixel having a high possibility of show-through and a pixel other than that in the pre-processed input color image are discriminated, and a pixel having a high possibility of show-through is detected (S23).
Thereafter, the detected show-through pixel is subjected to show-through correction for removal and restoration (S24). A desired image obtained by correcting the show-through is output by the output I / F 5 (S25), and the processing flow is terminated.
[0015]
Here, detection of a pixel with high possibility of show-through shown in the processing flow of FIG. 2 will be described in detail.
The show-through pixel detection method used here is based on the edge strength method, detects the edge strength of the image from the document image information in units of pixels, and thresholds the detected edge strength with a predetermined threshold value. A process of discriminating each pixel into a show-through edge and a non-show-through edge is performed. In this respect, the same detection method as in the preceding example is adopted. However, in the present invention, in order to enable high-speed processing equivalent to that of the preceding example without increasing the processing capability, that is, the calculation capability, the required memory capacity, etc. A method is used in which processing is performed for each partial region divided into sizes. In addition, processing is performed to alleviate discontinuities (caused by edge separation) between the boundaries of the partial regions that may be generated by performing processing by dividing the partial regions.
[0016]
In the present invention, when the threshold for actually applying the process for reducing the discontinuity between the boundaries of the partial areas to the discrimination of the show-through edge and the non-show-through edge is obtained, the threshold obtained for each area is provisionally set. This is realized by a method of obtaining a threshold value that is actually applied by reflecting the temporary threshold value of the adjacent region to the temporary threshold value of the own region. Specifically, a threshold value to be applied is calculated as a weighted average value of provisional threshold values of the local area and the adjacent area.
Here, the concept of the partial area and the adjacent area described above will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 4, when it is assumed that the document surface is read by main (x direction) scanning and sub (y direction) scanning and the image I is input, the partial area is a predetermined rectangular area in the scanning direction. The relationship between the attention (self) region s (m, n) and the adjacent region {s (u, v)} is scanned first so that the adjacent region is shaded with respect to the attention region. These are the surrounding areas for which a provisional threshold has already been obtained (details will be described later).
[0017]
Next, the edge discrimination process performed to detect the show-through pixel outlined above will be described in detail.
FIG. 3 shows a flowchart of the edge discrimination process of this embodiment.
The process shown in the flowchart in the figure is applied to each partial area (see FIG. 4) of a document image divided into a predetermined size.
Referring to FIG. 3, first, the edge strength of the target partial region is obtained for each pixel, and a histogram which is a distribution of edge strength is created (S31).
The edge strength is calculated for all the pixels included in the partial area.
There are various methods for calculating the edge strength, and any method can be used. For example, the “edge detection method by the vector method” (see Japanese Patent Application No. 11-354212) can be used. According to this method, in the combination of edge intensities calculated for each color component, the correlation between the components is taken into account instead of simply taking the square root of the sum of squares. Specifically, u (x, y), v (x, y), and w (x, y) are set as three color components, and calculation is performed for each pixel according to the following formulas (1) to (4). Here, when defined by p (formula (1)), t (formula (2)), and q (formula (3)), the edge intensity at the pixel (x, y) is given by formula (4). A pixel (x, y) indicates a pixel in the image I in the coordinate system shown in FIG. The three components u (x, y), v (x, y), and w (x, y) of the above color are obtained by converting the input RGB system into a color coordinate system with high independence between components. It is.
[0018]
[Expression 1]
Next, an edge strength distribution, that is, a histogram of edge strength is created for each partial region based on the edge strength of each pixel obtained above.
After that, based on the characteristics (shape) of the created edge intensity distribution curve, a threshold value for distinguishing the edge included in the image into a show-through edge and a non-show-through edge is calculated for each partial region, and this is provisionally The threshold is set (S32).
5 and 6 are diagrams illustrating edge intensity distributions of partial areas having different show-through images and illustrating a method of determining a provisional threshold based on an intensity distribution curve.
After obtaining edge intensity of all pixels in the partial area: e (x, y) (0 ≦ e (x, y) ≦ 255) as described above, the horizontal axis represents the edge intensity value, and the vertical axis represents the pixel (pixel). ) When the number: h (i) is taken, an edge intensity distribution curve: H = {h (i) | 0 ≦ i ≦ 255} as shown in FIGS. 5 and 6 is obtained. However, the edge intensity distributions in FIGS. 5 and 6 are obtained by reversing the actual edge intensity in black and white, that is, e ′ (x, y) = 255−e (x, y) in order to make it easy to display the distribution curve. It was obtained.
[0020]
A method for determining a provisional threshold based on the intensity distribution curve obtained as described above will be described with reference to FIGS. 5 and 6 (refer to Japanese Patent Application No. 2001-50291 for the basis of this method). ).
First, the first non-zero edge strength ibgn (point A) on the distribution curve H and the edge strength imax (point B) of the most distributed number are obtained (see (a) in each figure).
Next, the distance between each point of the distribution curve H from the point A to the point B and the straight line L1 connecting the points A and B is calculated, and the point (point C) on the distribution curve H that maximizes this distance is found. (See (a) in each figure). At this time, the edge strength corresponding to the point C is set to idmax1.
Next, the distance between each point of the distribution curve H from the point A to the point C and the straight line L2 connecting the point A and the point C is calculated, and a point (point D) on the distribution curve H where the distance becomes maximum is found. (See (b) in each figure). At this time, the edge strength corresponding to the point D is set to idmax2.
Next, the distance between each point of the distribution curve H from the point D to the point C and the straight line L3 connecting the point D and the point C is calculated, and a point (point E) on the distribution curve H where the distance is maximum is found. (See (b) in each figure). At this time, the edge strength corresponding to the point E is set to idmax3.
[0021]
Here, the characteristics of the edge intensity distribution curve H are examined. For this purpose, a curve cdist indicating the distance between each point of the edge distribution curve H between the points A and C and the line segment L2, and an n-point moving average curve cdistav of the curve cdist are generated, and the number of intersections of the curve cdist and the curve cdistav Thus, the edge intensity distribution curve H is classified into either a complex distribution or a simple distribution, that is, whether or not it is a monotonous curve is distinguished (see (c) of each figure). Specifically, when the number of intersections between the curve cdist and the curve cdistav is two times or more, the edge intensity distribution curve is a complex distribution, and otherwise it is a simple distribution. In the example of FIG. 5C, the number of intersections is 1, that is, a simple distribution, and in the example of FIG. 6C, the number of intersections is 2, that is, a complex distribution.
According to the above procedure, the edge intensity distribution curve H characteristics are differentiated into a complex distribution or a simple distribution according to the shape of the curve (the number of intersections of the curve cdist and the curve cdistav), and the threshold Thr for edge discrimination corresponding to each is set as a provisional threshold. As shown below.
Thr = idmax2, number of intersections <2 Equation (5)
Thr = 1dmax3, number of intersections ≧ 2 Equation (6)
In the example, the above formula (5) uses idmax2 corresponding to the point D in FIG. 5B or 5C as a threshold value, and the above formula 6 shows the point E in FIG. 6B or FIG. This means that idmax3 corresponding to is set as a threshold value. Note that the above
[0022]
Returning to the flow of FIG. 3, as described above, the provisional threshold value of each partial region is determined based on the intensity distribution curve, and finally the threshold value that is actually applied (hereinafter referred to as “application threshold value”). The step of calculating is executed (S33). This step is performed in order to mitigate this because there is a risk of discontinuity at the boundary of the partial region if the provisional threshold is adopted as it is. The calculation method of the application threshold is based on a method of obtaining the value as a weighted average value of the provisional threshold of the target (own) partial area to be calculated and the application threshold of the adjacent area.
Here, the calculation method of the application threshold will be described in detail.
First, the concept of the target partial area and its adjacent area will be clarified. Referring to FIG. 4, on the premise that the document surface is read by main (x direction) scanning and sub (y direction) scanning, an xy coordinate system is set for the color original read image I to be processed as shown in the figure. Let image I have a size of X (width) × Y (height). X and Y are both integers. The image I is equally divided into M × N partial areas. M and N are both integers. When the partial areas divided as described above are arranged along the coordinate system (the index of the M × N array is (m, n)), the unit area s (m, N, M × N partial areas) As a set of n), the entire region S of the image I is
S = {s (m, n) | 0 ≦ m <M, 0 ≦ n <N} Equation (7)
Can be expressed as
[0023]
Since the image I is read and input in the main (x direction) scanning / sub (y direction) scanning format, the order of image processing is from the left to the right and from the top to the bottom in the figure. The adjacent partial region NB (s (m, n)) for the target partial region s (m, n) is a set of s (u, v),
NB (s (m, n)) = {s (u, v)} Equation (8)
Can be expressed as
In this embodiment, u and v are determined according to the following formulas (9) and (10).
max (0, m-2) ≤u≤min (N-1, m + 2) However, when v <n
max (0, m-2) ≦ u ≦ m where v ≧ n (9)
max (0, n-2) ≤v≤n (10)
[0024]
FIG. 7 shows a specific example of the adjacent partial region {s (u, v)} thus determined.
In the example shown in FIG. 7, the dimensions X (width) and Y (height) of the image I are (1200 × 2000), that is, horizontal 1200 pixels and vertical 2000 pixels. The image I is divided into M (6) × N (10) partial areas. That is, it is divided into a total of 60 sub-regions, 6 equal in width (accordingly, m = 0,1, ..., 5) and 10 equal in length (accordingly, n = 0,1, ..., 9). Thus, the number of pixels (pixels) in each partial area is (200 × 200).
Here, the relationship of the adjacent partial region NB (s (m, n)) = {s (u, v)} with respect to the target partial region s (m, n) is, for example, as shown in FIG. Is a region s (2,4), the adjacent partial region is
That is, a group of partial areas (upper left, upper, upper right, left) of the target partial area is set as an adjacent partial area (see the shaded portion in FIG. 4). This area means that the adjacent partial area is a part of the partial area processed before the target partial area in the scanning direction of the image processing.
[0025]
Next, a procedure for setting an adjacent partial region as shown in the specific example and obtaining an application threshold value in the target partial region s (m, n) will be described.
The application threshold is used to alleviate discontinuity at the boundary of the partial area that may occur if the temporary threshold of the partial area s (m, n) is used as it is. Based on the threshold value tmpthr (m, n) and the provisional threshold value tmpthr (u, v) of the adjacent partial region s (u, v), it is calculated by weighting them.
To explain the calculation method, the weighting coefficient of the temporary threshold tmpthr (m, n) of the target partial region s (m, n) is w (m, n), and the adjacent partial region s (u, v) ∈NB (s ( The weight coefficient of the temporary threshold value tmpthr (u, v) of m, n)) is set to w (u, v). Here, the weighting factors w (m, n) and w (u, v) are values satisfying the following conditions.
0 <w (m, n) <1, 0 <w (u, v) <1; w (m, n) + Σ {w (u, v)} = 1 Equation (12)
The application threshold thr (m, n) used for the target partial region s (m, n) is
thr (m, n) = w (m, n) ・ tmpthr (m, n) + Σ {w (u, v) ・ tmpthr (u, v)} Equation (13)
Based on this value, threshold processing of the edge strength value is performed for discriminating the edge into a show-through edge and a non-show-through edge (FIG. 3, step S34).
[0026]
Here, a specific calculation example of the application threshold thr (m, n) is shown.
For example, the attention partial region s (2, 4) will be described.
The adjacent partial region of the target partial region s (2,4) is
NB (s (2,4)) = (s (0,2), s (1,2), s (2,2), s (3,2), s (4,2), s (0, 3), s (1,3), s (2,3), s (3,3), s (4,3), s (0,4), s (1,4)}
(See FIG. 7).
In addition, the temporary threshold of the target partial region s (2,4) is set to tmpthr (2,4) = 232,
The temporary threshold value of each partial area in NB (s (2,4)) is expressed as (tmpthr (0,2), tmpthr (1,2), tmpthr (2,2), tmpthr (3,2), tmpthr ( 4,2), tmpthr (0,3), tmpthr (1,3), tmpthr (2,3), tmpthr (3,3), tmpthr (4,3), tmpthr (0,4), tmpthr (1 , 4)} = (210,211,212,213,214,220,221,222,223,224,230,231)
The weighting coefficient of the target partial region s (2,4) is w (2,4) = 0.28,
All the weighting factors of 12 partial areas in the adjacent partial area NB (s (2,4)) are set to w (u, v) = 0.06.
In the setting of the weighting factor, w (m, n) + Σ {w (u, v)} = 0.28 + 120 × 0.06 = 1.0 in Expression (12) is satisfied.
At this time, as the application threshold value of the target partial region s (2,4), each detected temporary threshold value and the set weight coefficient are substituted into Equation (13),
thr (2,4) = 0.28 × 232 + {(0.06 × 210) + (0.06 × 211) + …… + (0.06 × 231)} = 224
Calculate as
[0027]
Subsequent to the calculation of the application threshold value, as shown in the flowchart of FIG. 3, the application threshold value thr (m, n) is used for each partial region s (m, n), and the edge is defined as a show-through edge for each partial region. A non-show-through edge is determined (S34).
The flow shown in FIG. 3 is ended by performing the edge determination processing. However, since the edge determination processing process corresponds to “pixel detection with high possibility of show-through” in step S23 illustrated in FIG. Thereafter, as shown in the flowchart of FIG. 2, “show-through removal / repair” is performed (S24). In the show-through removal / restoration process, an edge image of only the non-show-through edge generated from the input document read image is used according to the result of distinguishing the edge into the show-through edge and the non-show-through edge, A process of removing the show-through and restoring to a desired image, that is, a “color correction process” is performed.
The “color correction process” can be performed by performing the following (1) to (3). The details of this process are described in the preceding example (JP 2001-169080 ASince the method shown in (1) can be applied, the description relating to the color correction processing in the preceding example will be cited.
(1) Background color estimation by region-selective local color threshold processing
The background color of the non-show-through edge is binarized, that is, the background pixels are classified into two representative colors, and the predetermined processing area of the background is replaced with the lighter color.
(2) Image composition
The show-through removed image is synthesized using the original image for the edge periphery and the background color estimated in (1) above for the rest.
(3) Correction of show-through removed image by multi-scale edge difference analysis
When a false edge that does not exist in the original image occurs as a side effect of the operation in (1) above, background color estimation is performed in a smaller area around the false edge, and the show-through removed image is corrected.
[0028]
Further, as shown in the flowchart of FIG. 2, the processed color image is then output for use in a color copying machine as a color image information processing apparatus (S25).
In the case of a copying machine, after the above-described show-through correction processing is performed, halftone processing such as gamma correction and MTF correction is further performed in the processing stage that receives output image information, and then the image forming unit performs processing. It is sent as image information and used for print output processing there.
[0029]
In the present invention, a program for executing the above-described color image information processing method on a control unit such as a color copying machine as a color image information processing apparatus or a CPU of a PC constituting the color image information processing apparatus The target function can be realized by performing the operation according to the above.
In the above-described embodiment apparatus, this program is stored in the
[0030]
【The invention's effect】
(1) Effects corresponding to the invention of
A step of detecting edge strength of an image from a document image information as a processing target in units of pixels, and threshold processing of the edge strength detected in the above step with a predetermined threshold value, so that each pixel is a show-through edge and a non-show-through edge. A color image information processing method comprising the steps of discriminating into: a step for obtaining a threshold value used in the discriminating step, and for each partial region obtained by dividing the document image into a predetermined size, A step of creating an edge intensity distribution curve of a pixel group included in the step, a step of obtaining a provisional threshold value that takes a variable value according to the complexity of the edge strength distribution curve created in the step, a provisional threshold value of the local area obtained in the step In order to execute each step of calculating the load average value of the temporary threshold of the adjacent area andEnables processing at the same speed as the previous example without requiring high processing capacity, large-scale memory, etc., and alleviates discontinuities at the boundary of partial areas that can occur if the temporary threshold is used as it is Can do.
(2) Effects corresponding to the inventions of
In addition to the effect of (1) above, a simple procedure is used to obtain a provisional threshold that enables processing at the same speed as the previous example without requiring high processing capacity, large-scale memory, etc. The edge intensity distribution curveSimple distributionOr ifSimple distributionIt is possible to obtain an appropriate value in any case that does not indicate.
[0031]
(3Claim4,5Effects corresponding to the invention
A CPU that processes color image information.3By performing an operation in accordance with the program for executing the described color image information processing method, it becomes possible to easily execute processing related to removal and restoration of show-through by the target edge strength method.
(4Claim6Effects corresponding to the invention
In color image information processing apparatuses such as copying machines, scanners, printers, document image analysis and recognition apparatuses, the above (3) And the performance of the color image information processing apparatus can be improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of a color image information processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a flowchart showing an outline of a show-through correction processing procedure performed in the color image information processing apparatus shown in FIG. 1;
FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of edge discrimination processing performed to detect a show-through pixel shown in FIG. 2;
FIG. 4 is a diagram for explaining a concept of a partial region set in a processing target reading image and an adjacent region with respect to a target partial region.
FIG. 5 is a diagram illustrating an edge intensity distribution of a partial region having a show-through image and illustrating a method for determining a provisional threshold based on an intensity distribution curve.
6 is a diagram illustrating an edge intensity distribution of a partial area having a show-through image different from that in FIG. 5 and illustrating a method of determining a provisional threshold based on an intensity distribution curve.
FIG. 7 is a diagram for explaining a specific example of a relationship of an adjacent partial region NB (s (m, n)) = {s (u, v)} with respect to a target partial region s (m, n).
[Explanation of symbols]
1 ... Input I / F, 2 ... ROM,
3 ... CPU, 4 ... RAM,
5: Output I / F I: Color original read image to be processed.
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