JP2001045303A

JP2001045303A - 画像２値化方法

Info

Publication number: JP2001045303A
Application number: JP11212767A
Authority: JP
Inventors: Yasushi Kodama; 裕史児玉
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1999-07-27
Filing date: 1999-07-27
Publication date: 2001-02-16

Abstract

(57)【要約】【課題】処理対象となるアナログまたは複数階調のデ
ジタル画像を閾値でレベル弁別することによって２値化
処理（ｓ１７）を行うようにした画像２値化方法におい
て、低コントラスト部分の判読性を向上する。【解決手段】前記画像のＲ，Ｇ，Ｂの各成分の濃度ヒ
ストグラムならびにＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの濃度ヒストグ
ラム分布の最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよび
最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎを求め（ｓ８）、
それぞれデータ値域の両端の値となるように濃度ヒスト
グラム分布を伸張する（ｓ９〜ｓ１１）ことによって、
明るさの補正、コントラスト不足の補正および色調補正
を行う。この結果、内容判別に適した良好な２値画像を
得ることができる。また、コントラストと色調とを同時
に補正することができ、処理速度の向上を図ることがで
きる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタルスチルカ
メラ、イメージスキャナ、あるいはビデオキャブチャ回
路等で取得したカラー静止画像の白黒２値化方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】前記カラー静止画像を前記白黒２値化画
像に変換するにあたっては、前記取得したカラー画像信
号やデータを所定の閾値でレベル弁別することになる。
その閾値の作成手法については、従来から種々の方法が
知られている。たとえば、単純に全画素の輝度平均値を
２値化の閾値とする方法、アナログ画像や階調のあるデ
ジタル画像では、図１１において参照符α１で示すよう
な濃度ヒストグラム（図１１では濃度を８ビット、すな
わち０〜２５５の２５６階調で示している）を求め、参
照符α２で示すヒストグラムの谷の部分に相当する輝度
値を閾値とする方法等がある。

【０００３】また、他の従来技術である特開平８−３０
７２８号公報では、文字認識等への応用を前提に、２値
化の際に閾値を用いず、予め学習させておいたニューラ
ルネットワークにより、背景と文字成分との分離を行う
ことが提案されている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述の
ような閾値決定方法では、画像全体で１つの閾値を用い
る場合と、画像を分割し、それぞれの微小エリアについ
て閾値を求める場合値との何れの場合も、図１１におい
て参照符α３で示すように、コントラストが低く、濃度
ヒストグラムが偏っていると、極端に高い値または低い
値に閾値が設定され、２値化された画像は、目視でも内
容が判別しにくい画像になってしまうという問題があ
る。たとえば、白黒の新聞写真を、イメージスキャナ
や、ＣＣＤ、Ｃ−ＭＯＳエリアセンサ等を用いたデジタ
ルカメラで撮影したデジタル画像の場合、新聞写真部分
のコントラストが低く、従来技術による閾値決定方法で
は、前記デジタル画像中に含まれている微小な変化もそ
れぞれ１または０の何れかに２値化され、内容の判別し
にくい２値画像となってしまう。同様に、自然画を２値
化してインパクトを与える効果をねらう場合において
も、また文字認識等の前処理として２値化を行う際に
も、前述の従来技術による閾値決定方法では、ノイズ成
分が増加し、望ましくない。

【０００５】一方、前記ニューラルネットワークを用い
た２値化の場合には、ネットの学習程度によって結果が
左右されてしまうので、学習時間が短いと、自然画と文
字との両方に対応しにくく、実用になるまでのオーバー
ヘッドが大きい等の問題がある。

【０００６】本発明の目的は、２値化対象画像の低コン
トラスト部分の判読性を向上することができるととも
に、ノイズを低減することができる画像２値化方法を提
供することである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の画像２値化方法
は、処理対象となるアナログまたは複数階調のデジタル
画像を予め定める閾値でレベル弁別することによって２
値化処理を行うようにした画像２値化方法において、前
記処理対象のアナログまたは複数階調のデジタル画像の
Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分の濃度ヒストグラムならびにＲ，
Ｇ，Ｂそれぞれの濃度ヒストグラム分布の最大値Ｒｍａ
ｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよび最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉ
ｎ，Ｂｍｉｎを求め、前記最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，
Ｂｍａｘおよび最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎが
データ値域の両端の値となるように濃度ヒストグラム分
布を伸張することによって、明るさの補正、コントラス
ト不足の補正および色調補正を行うことを特徴とする。

【０００８】上記の構成によれば、２値化処理前に、濃
度ヒストグラム分布を伸張することによって、画像の明
るさおよびコントラスト不足が補正され、閾値を用いた
２値化にあたって、その精度を向上することができる。
また、Ｒ，Ｇ，Ｂの各濃度ヒストグラムの分布に違いが
ある場合、前記伸張処理によって各色の値域が等しくな
るように変換されるので、本来白い部分に色が付いてし
まっているような色調のずれも同時に補正することがで
きる。

【０００９】さらにまた、前記色調補正を採用すること
によって、色調が偏っていると前記白部分で輝度が大き
く変化し、たとえば青に偏っていると前記白部分で輝度
が大きく低下し、閾値が適切に抽出されなくなってしま
うのに対して、このような不具合を防止することがで
き、この結果、内容判別に適した良好な２値画像を得る
ことができる。また、コントラストと色調とを同時に補
正することができ、処理速度の向上を図ることができ
る。

【００１０】また、本発明の画像２値化方法は、前記伸
張処理を、伸張前の濃度値をＲ，Ｇ，Ｂ、伸張後の濃度
値をＲ’，Ｇ’，Ｂ’、前記データ値域の最小値を０、
最大値をＭＡＸとすると、Ｒ’＝｛ＭＡＸ／（Ｒｍａｘ−Ｒｍｉｎ）｝×（Ｒ−Ｒ
ｍｉｎ）Ｇ’＝｛ＭＡＸ／（Ｇｍａｘ−Ｇｍｉｎ）｝×（Ｇ−Ｇ
ｍｉｎ）Ｂ’＝｛ＭＡＸ／（Ｂｍａｘ−Ｂｍｉｎ）｝×（Ｂ−Ｂ
ｍｉｎ）の１次式によって行うことを特徴とする。

【００１１】上記の構成によれば、前記最大値Ｒｍａ
ｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよび最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉ
ｎ，Ｂｍｉｎが、それぞれデータ値域の両端の値ＭＡ
Ｘ，０となるように、簡易な処理で伸長することができ
るとともに、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれについて濃度ヒストグ
ラム分布を伸張するので、単色の色調補正では補正不可
能であった画像についても、高コントラストな変換画像
を得ることができる。

【００１２】さらにまた、本発明の画像２値化方法は、
画像の中から白い画素と考えられる画素を白画素として
抽出し、抽出した白画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値の平均
値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂを求め、その平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗ
ｂが相互に等しくなるような変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂ
を求め、原画像の全画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値にその
変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂをそれぞれ乗算することで、
さらに白バランス補正を行うことを特徴とする。

【００１３】上記の構成によれば、たとえば白画素は彩
度がきわめて小さいという特長を利用して、本来白い画
素と考えられる画素を白画素として抽出し、その抽出し
た白画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値をそれぞれ加算し、個
数で除算することによって求めた濃度平均値Ｗｒ，Ｗ
ｇ，Ｗｂから、原画像の平均輝度をＷｙとするとき、Ｗｒ・Ｋｒ＝Ｗｇ・Ｋｇ＝Ｗｂ・Ｋｂ＝Ｗｙが成立するように、Ｋｒ＝Ｗｙ／Ｗｒ，Ｋｇ＝Ｗｙ／Ｗｇ，Ｋｂ＝Ｗｙ／Ｗ
ｂで求めた変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂを、原画像の全画素
のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値にそれぞれ乗算すると、本来白
い部分に付いた色に偏ってしまっている画像全体の色調
を補正することができる。

【００１４】したがって、たとえば原画像の中に面積の
大きいハイライト部分があるような画像で、光源の色温
度や、デジタルカメラ内部のホワイトバランスの誤動作
等で、前述のように本来白い部分に付いた色に画像全体
の色調が偏ってしまい、請求項１の濃度ヒストグラムに
よる色補正効果が少ない画像の場合にも、画像全体の色
調を補正し、自然な色調とした後に２値化処理を行うこ
とが可能になり、色調補正できる対象画像を増やすこと
ができる。

【００１５】また、本発明の画像２値化方法は、前記最
大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘと、予め定める閾値
Ｙｔｈとの大小を比較し、Ｒｍａｘ＞Ｙｔｈ、Ｇｍａｘ
＞Ｙｔｈ、Ｂｍａｘ＞Ｙｔｈの３条件が同時に成立する
と、前記請求項１による濃度ヒストグラム伸張による色
調補正が難しい画像であると判定し、前記請求項３の白
バランス補正を行うことを特徴とする。

【００１６】上記の構成によれば、前記原画像の中に面
積の大きいハイライト部分がある前記請求項１による濃
度ヒストグラム伸張による色補正が難しい画像を判定す
ることができ、前記請求項３の白バランス補正を適切に
行うことができる。

【００１７】さらにまた、本発明の画像２値化方法は、
画像の全エリアを微小エリアに分割し、前記微小エリア
について、輝度が一定値Ｙｐ以上となる画素の輝度値の
平均値Ｙａｖｅから２値化の閾値Ｂｔｈを計算し、前記
一定値Ｙｐ以上となる画素数ｍと任意に設けた個数の基
準値Ｍとが、ｍ＜Ｍである場合にはその微小エリアほと
んどが暗い黒ベタ部分と判断して任意の固定の閾値を使
用し、前記ｍ＜Ｍでない場合にはその微小エリアは前記
黒ベタ部分ではなく、値域内で輝度が適度に分布してい
ると判断し、前記閾値Ｂｔｈを使用することを特徴とす
る。

【００１８】上記の構成によれば、微小エリア内で２値
化された結果、自然画の場合は空、文字の場合は背景と
いった、画素値が１になるのが望ましい部分のみの輝度
情報を抽出し、２値化の閾値Ｂｔｈを決定するので、２
値化処理結果は、たとえば暗い背景は確実に０になり、
明るい部分は確実に１となり、暗い背景がランダムに１
または０に２値化されるようなノイズが生じるようなこ
とはなく、文字認識の前処理としても有効である。

【００１９】また、本発明の画像２値化方法は、任意の
１個の微小エリアを注目微小エリアとしたとき、該注目
微小エリアを含む近傍数エリアの閾値との間で補間を取
ることによって、前記注目微小エリアの新たな閾値Ｂａ
ｖｅとして算出することを特徴とする。

【００２０】上記の構成によれば、白黒の文書を撮影し
たデジタル画像で、部分的に何らかの陰が写り込んでお
り、黒い文字の黒画素値は隣接画素で近似しているが、
背景の白部分の画素値が大きく異なり、隣接微小エリア
間で２値化の閾値Ｂｔｈが大きく異なるのを緩和できる
ため、良好な２値化画像を得ることが可能である。

【００２１】

【発明の実施の形態】本発明の実施の一形態について、
図１〜図１０に基づいて説明すれば以下のとおりであ
る。

【００２２】図１は、本発明に係わる画像２値化方法が
適用される画像処理装置の構成の一例を示すブロック図
である。この画像処理装置は、マイクロコンピュータな
どで実現される処理装置１と、陰極線管や液晶表示装置
などで実現される表示装置２と、ＲＡＭなどで実現され
る画像処理用メモリ３と、ハードディスク装置などで実
現される主ストレージ装置４と、マウスやキーボードな
どで実現されるコマンド入力装置５と、ＲＡＭなどで実
現されるプログラム記憶用メモリ６と、外部インタフェ
イス回路７とを備えて構成されている。

【００２３】前記処理装置１は、前記コマンド入力装置
５からのユーザ操作に応答して、画像処理プログラムや
処理対象画像のデータを取込み、後に詳述するような白
黒２値化処理を行うとともに、処理データの格納や表示
画像の作成などのシステム全体の入出力制御や演算処理
を行う。前記表示装置２は、表示部と表示用メモリと前
記処理装置１とのインタフェイス回路となどを備えて構
成されており、コマンドや処理対象の画像などの前記処
理装置１で作成された表示画像を表示する。

【００２４】前記画像処理用メモリ３は、処理対象画像
の画像値データを記憶するとともに、画像処理演算のた
めのワークエリアとして使用される。前記主ストレージ
装置４は、処理対象画像や処理後の画像ならびに画像処
理プログラムなどを記憶、保存している。前記コマンド
入力装置５は、プログラムの実行、停止、処理対象画像
の指定、処理後の画像の保存先の指定等をユーザが入力
するために操作される。

【００２５】前記プログラム記憶用メモリ６は、プログ
ラムの実行前に、前記主ストレージ装置４に保存されて
いる前記画像処理プログラムを読出し、実行するために
用いられる。前記外部インタフェイス回路７は、前記デ
ジタルスチルカメラ、イメージスキャナ、あるいはビデ
オキャブチャ回路等で取得された処理対象のカラー静止
画像のデータを取込み、また印刷装置に対する２値化処
理後の画像データの出力などのために用いられる。

【００２６】本発明に従う画像２値化方法は、概略的
に、２値化処理前に、処理対象画像の明るさの補正やコ
ントラストの補正を行い、さらに本来白い部分に色が付
いてしまっているような色調のずれを補正する。そし
て、画像を任意の微小エリアに分割し、各エリア毎に求
めた閾値によって２値化処理を行う。

【００２７】前記外部インタフェイス回路７を介して取
込まれ、前記主ストレージ装置４に保存されている原画
像ファイルから、処理対象のカラー静止画像のファイル
が読出され、ＪＰＥＧなどの予め指定されたフォーマッ
トの前記処理対象画像のデータは、伸長処理などによっ
て、各画素毎に、たとえばＲ，Ｇ，Ｂの各色当り８ビッ
トのビットマップ画像に展開されて、前記画像処理用メ
モリ３に記憶される。

【００２８】そして、さらに２値化処理にあたって、そ
の画像がどのような被写体を撮影した画像であるか、ま
たどのような手法で画像補正を施したらよいかを予測す
るために、図２で示すように、画面全体を小エリアに分
割する（図２では、展開されたビットマップの縦、横を
各々５分割、すなわち画面全体を２５の小エリアに分割
している）。すなわち、各小エリアの輝度、Ｒ，Ｇ，Ｂ
の平均値、ＩＱ値または、Ｂ−Ｙ、Ｒ−Ｙ等の色差信号
等の画像属性を計算することによって、前記被写体の推
測や画像補正の手法を決定することができる。

【００２９】たとえば、図２で示すように、画面全体を
前記２５の小エリアに分割し、さらに中央９エリアと周
囲１６エリアとに区分する。前記中央９エリアとは、図
中のエリア番号６，７，８，１１，１２，１３，１６，
１７，１８で構成された矩形エリアのことであり、また
周囲１６エリアとは、画面全体から、前記中央９エリア
の部分を除いたエリアのことである。

【００３０】そして、まず前記中央９エリアの平均輝度
Ｙｃを求める。中央９エリアの平均輝度Ｙｃは、たとえ
ば画素のＲ，Ｇ，Ｂ成分をより人間の視感度特性に合わ
せて下式にて１画素ずつ求めた後に、それを前記中央９
エリアの全画素について積算し、画素数で除算すること
により求められる。

【００３１】Ｙ＝０．３Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ …（１）次に、同様にして、周囲１６エリアの平均輝度Ｙａを求
める。続いて、上記平均輝度ＹｃとＹａとを比較し、Ｙ
ｃがＹａよりも小さければ、画面中央にある被写体が逆
光にあると判断することができ、周囲より暗い中央部の
階調を優先的に以下の補正を行うようにする。これに対
して、ＹｃがＹａより大きいか等しい場合は、風景や人
物の集合写真といった画面全体を重視するべき画像と判
断することができ、画面全体の２５エリアすべての画素
を対象に補正を行うようにする。このようにして、前記
被写体の推測や画像補正の手法を決定することができ
る。

【００３２】図３および図４は、前記濃度補正および色
調補正を説明するためのグラフである。補正にあたって
は、まず図３で示すように、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分の濃度
ヒストグラムならびにＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの濃度ヒスト
グラム分布の最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよ
び最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎが求められる。
すなわち、図３において、参照符β１は原画像から求め
られたＲ，Ｇ，Ｂのうち、任意の一色の濃度ヒストグラ
ムの一例であり、その分布範囲の最小値をｍｉｎで、最
大値をｍａｘで示している。

【００３３】次に、補正は、前記最小値ｍｉｎおよび最
大値ｍａｘを、８ビット、すなわち０〜２５５までの２
５６階調の値域に伸張し、参照符β２に示すような分布
にすることによって実現される。すなわち前記伸張処理
によって、画像としては値域の最小値から最大値につい
てその色の画素が分布することになり、明るさが補正さ
れるとともに、特定の濃度値にだけ分布が集中してしま
うようなコントラストの不足を補正することができる。

【００３４】また、図４（ａ）で示すように、原画に
Ｒ，Ｇ，Ｂの各濃度ヒストグラムの分布に違いがある場
合（図４（ａ）では、赤っぽい画像を例示している）
は、上記濃度ヒストグラムの伸張によって各色の値域が
等しくなるように変換されるので、図４（ｂ）で示すよ
うに、同時に色調も補正される。上記伸張に用いる式
は、伸張前の濃度値をＲ，Ｇ，Ｂ、伸張後の濃度値を
Ｒ’，Ｇ’，Ｂ’とすると、たとえば下式で示すような
１次式によって求められる。また、濃度値ＲとＲ’と
は、図５にも示す。Ｒ’＝｛２５５／（Ｒｍａｘ−Ｒｍｉｎ）｝×（Ｒ−Ｒｍｉｎ） …（２）Ｇ’＝｛２５５／（Ｇｍａｘ−Ｇｍｉｎ）｝×（Ｇ−Ｇｍｉｎ） …（３）Ｂ’＝｛２５５／（Ｂｍａｘ−Ｂｍｉｎ）｝×（Ｂ−Ｂｍｉｎ） …（４）このようにして、前記濃度補正および色調補正を同時に
行うことができ、処理速度を向上することができる。

【００３５】しかしながら、前述の濃度ヒストグラムに
よる色補正効果が少ない画像の場合には、さらに白バラ
ンス補正を行う。まず、補正を行うべきか否かを判定す
るために、前記Ｒ，Ｇ，Ｂの各濃度ヒストグラムの最大
値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘと、予め定める閾値Ｙ
ｔｈとの大小を比較し、Ｒｍａｘ＞Ｙｔｈ、Ｇｍａｘ＞
Ｙｔｈ、Ｂｍａｘ＞Ｙｔｈの３条件が同時に成立する
と、前記濃度ヒストグラム伸張による色補正が難しい画
像であると判定し、白バランス補正を行うようにする。
すなわち、前記閾値Ｙｔｈは、前記のようにＲ，Ｇ，Ｂ
各色毎に８ビット、すなわち０〜２５５の値域では、た
とえば２４５に選ばれ、前記３条件が同時に成立するよ
うな画像は、Ｒ，Ｇ，Ｂ総ての濃度ヒストグラムの最大
値がいずれも２５５に近い値で、たとえば原画像の中に
面積の大きいハイライト部分があるような画像であり、
前記濃度ヒストグラムによる色補正効果が少なくなって
しまうためである。

【００３６】次に、前記白バランス補正は、画像の中で
本来白である画素を抽出し、その抽出した白画素のＲ，
Ｇ，Ｂの各濃度値をそれぞれ加算し、白画素の個数で除
算することによって求めた濃度平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂ
から、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色毎に白画素を白くするための変換
係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂを求め、原画像の全画素のＲ，
Ｇ，Ｂの各濃度値にその変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂをそ
れぞれ乗算することで行われる。前記変換係数Ｋｒ，Ｋ
ｇ，Ｋｂは、原画像の平均輝度をＷｙとするとき、それ
ぞれ前記濃度平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂに乗じた結果が相
互に等しくなり、さらに輝度を変化させないものとする
と、Ｗｒ・Ｋｒ＝Ｗｇ・Ｋｇ＝Ｗｂ・Ｋｂ＝Ｗｙ …（５）が成立することから求められ、Ｋｒ＝Ｗｙ／Ｗｒ …（６）Ｋｇ＝Ｗｙ／Ｗｇ …（７）Ｋｂ＝Ｗｙ／Ｗｂ …（８）である。

【００３７】また、前記白画素の抽出は、彩度がきわめ
て小さいという特長を利用し、各画素の色成分を式９，
１０でそれぞれ示すＩ，Ｑの２つの値で表し、式１１で
示すように、Ｉ，Ｑ各々の絶対値がともに規定値Ｗｔｈ
より小さい場合、彩度がきわめて小さい画素、すなわち
白画素であるとして行うことができる。Ｉ＝０．５９９Ｒ−０．２７７Ｇ−０．３２２Ｂ …（９）Ｑ＝０．２１３Ｒ−０．５２５Ｇ−０．３１２Ｂ …（１０）｜Ｉ｜＜ＷｔｈＡＮＤ｜Ｑ｜＜Ｗｔｈ …（１１）この結果、本来白である画素のＲ値、Ｂ値、Ｇ値が等し
い値、すなわち白（正確にはグレー）に補正されるの
で、画像全体の色調を補正し、自然な色調とすることが
でき、色調補正できる対象画像を増やすことができる。
また、たとえば画像の色調が青に偏っている場合、前記
式１から、白画素の輝度値が低下してしまい、後述する
閾値の抽出精度が低下してしまうという不具合をなくす
ことができる。

【００３８】以上のようにして原画像のコントラストお
よび色調の補正が行われると、補正後のデータを用い
て、各画素が閾値によって２値化される。まず、２値化
の閾値を求める前準備として、画面を微小エリアに分割
する。次に、その分割した各微小エリア毎に、高輝度画
素平均を基に２値化の閾値を決定する。続いて、その閾
値で各微小エリア内の全画素を２値化する。

【００３９】前記微小エリアへの分割は、たとえば一般
にＸＧＡサイズと呼ばれる図６（ａ）に示す１０２４×
７６８画素の画像を元画像とすると、６４×４８に分割
することで行われる。この場合、図６（ｂ）に示す各微
小エリアａ１，ａ２，…は、１６×１６画素で構成され
る正方形のエリアとなる。分割数は、本例では６４×４
８としているが、画像サイズに応じて適宜変更されても
良い。

【００４０】２値化の閾値の決定は、前記の高輝度画素
平均に基づいており、まず画像の平均輝度Ｙａｖｅを求
め、注目する微小エリア内の全画素について下式の条件
を満たす画素の輝度Ｙｐを積算し、その合計値Ｙｗを求
める。Ｙｐ≧ｋ×Ｙａｖｅ …（１２）次に、前記式１２の条件を満たす画素数ｍを求め、その
画素数ｍと任意に設けた個数の基準値Ｍ、たとえば１０
とを比較し、ｍ＜１０、すなわち１６×１６＝２５６画
素中に、前記平均輝度Ｙａｖｅの所定係数ｋ倍（ｋ＞
１）以上の輝度Ｙｐの画素が１０個未満である場合に
は、その微小エリアほとんどが暗い黒ベタ部分で、２値
化した結果を０としてしまうのが望ましいエリアである
と判断し、そのエリアの閾値Ｂｔｈを値域の中央値
（Ｒ，Ｇ，Ｂの各色毎に前記８ビットの分解能とする
と、１２８となる）とする。これに対して、ｍ≧１０で
ある場合には、その微小エリアは黒ベタ部分ではなく、
値域内で輝度が適度に分布していると判断し、前記平均
輝度Ｙａｖｅを閾値Ｂｔｈとする。

【００４１】これによって、たとえば新聞の写真や大見
出しをスキャニングしたようなデジタル画像の場合、こ
ういった黒ベタ部分は値域の中央値と比較して画素値が
低く、前記のように値域の中央値で２値化することによ
って、値０に変換することができる。一方、この場合に
前記平均輝度Ｙａｖｅを閾値としてしまうと、該平均輝
度Ｙａｖｅが低い値となり、黒部分がランダムに１また
は０に変換され、元画像の黒部分が正確に０として変換
されなくなってしまう。

【００４２】そして、元画像中の全微小エリアについ
て、上記のようにして求めた閾値を仮の閾値とし、注目
微小エリアを含む近傍の微小エリアの仮の閾値との間で
補間を取ることによって、該注目微小エリアの新たな閾
値Ｂａｖｅを計算し、その新たな閾値Ｂａｖｅに予め定
める係数ｎを乗算することによって、実際の閾値Ｂｔを
求め、２値化処理を行う。

【００４３】したがって、たとえば白黒の文書を撮影し
たデジタル画像で、部分的に何らかの陰が写り込んでお
り、隣接画素との間で、黒い文字の画素値は近似してい
るが、背景の白部分の画素値が大きく異なるような元画
像に部分的な陰影の変化があり、注目微小エリアと隣接
する微小エリアとの間で前記仮の閾値が大きく変化して
いるような場合にも、それを緩和することができる。

【００４４】ただし、隣接する微小エリアとの間に、極
端な明暗の変化があり、たとえば注目微小エリアｃ３が
明部分にあり、任意の微小エリアｃ２，ｃ４，ｂ３また
はｄ３が暗部分にあるような場合、そのエリアの影響を
受けないようにするために、下式で示すように両者の閾
値に大きな差があると、そのエリアの閾値を前記補間演
算に使用しないようにする。注目エリアの閾値−任意の隣接エリアの閾値＞基準値 …（１３）このようにして、２値化の閾値およびその閾値での２値
化処理を行うことができる。

【００４５】図７は、上述のような本発明の実施の一形
態の画像２値化方法を説明するためのフローチャートで
ある。前記外部インタフェイス回路７を介して取込ま
れ、前記主ストレージ装置４に保存されている原画像フ
ァイルから、ステップｓ１で、処理対象画像のファイル
が前記ＪＰＥＧなどの予め指定されたフォーマットで読
込まれ、前記画像処理用メモリ３上にビットマップとし
て展開される。ステップｓ２では、前記被写体の推定や
補正手法の決定のために、たとえば前記図２で示すよう
に、展開されたビットマップの縦、横を各々５分割し、
画面全体が２５の小エリアに分割される。

【００４６】ステップｓ３では、前記中央９エリアにお
いて、１画素ずつの輝度Ｙが前記式１に従って求めら
れ、それを該中央９エリアの全画素について積算し、画
素数で除算することによって前記平均輝度Ｙｃが求めら
れる。ステップｓ４では、同様にして周囲１６エリアの
平均輝度Ｙａが求められる。

【００４７】ステップｓ５では、上記平均輝度ＹｃとＹ
ａとが比較され、ＹｃがＹａよりも小さければ、画面中
央にある被写体が逆光にあると判断して、ステップｓ６
で周囲より暗い中央部の階調を優先的に補正するため、
前記濃度ヒストグラムの計算や白ピクセルの抽出を中央
９エリアの画素を対象に設定し、逆にＹｃがＹａより大
きいか等しい場合は、風景や人物の集合写真といった画
面全体を重視するべき画像と判断し、ステップｓ７にお
いて、画面全体の２５エリアすべての画素を対象に設定
する。ステップｓ８では、前記ステップｓ６またはｓ７
で決定された注目エリアについて、Ｒ，Ｇ，Ｂの各成分
の濃度ヒストグラムならびに前記最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍ
ａｘ，Ｂｍａｘおよび最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍ
ｉｎが求められる。ステップｓ９，ｓ１０，ｓ１１で
は、前記ステップｓ８で求めたＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの濃
度ヒストグラムを前記式２，３，４に従って伸張して、
コントラスト補正および色調補正が行われる。

【００４８】ステップｓ１２では、前述したＲ，Ｇ，Ｂ
の各濃度ヒストグラムの最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂ
ｍａｘと、閾値Ｙｔｈとの大小が判定され、Ｒｍａｘ＞
Ｙｔｈ、Ｇｍａｘ＞Ｙｔｈ、Ｂｍａｘ＞Ｙｔｈの３条件
が同時に成立すれぱ、前記ステップｓ９〜ｓ１１による
濃度ヒストグラム伸張による色補正が難しい画像である
と判定し、以下のステップｓ１３〜ｓ１５による第２の
色補正ステップを処理に追加する。

【００４９】ステップｓ１３では、前記式９〜１１か
ら、画像の中で本来白である画素の抽出が行われ、さら
に抽出された白画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値がそれぞれ
加算され、白画素の個数で除算することによって、白画
素のＲ，Ｇ，Ｂ各色毎の濃度平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂが
求められる。ステップｓ１４では、前記濃度平均値Ｗ
ｒ，Ｗｇ，Ｗｂから、前記式６，７，８によって、Ｒ，
Ｇ，Ｂ各色毎に白画素を白くするための変換係数Ｋｒ，
Ｋｇ，Ｋｂが求められる。ステップｓ１５では、原画像
の全画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値に式６，７，８の変換
係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂがそれぞれ乗算される。こうし
て、本来白である画素のＲ値、Ｇ値、Ｂ値が等しい値に
補正されるため、画像全体の色調が補正され、自然な色
調となる。

【００５０】以上のステップｓ２〜ｓ１５の処理によっ
て、良好な２値化画像を得るために、原画像のコントラ
ストおよび色調の補正が行われと、ステップｓ１６で
は、２値化の閾値を求める前準備として、画像が６４×
４８画像の微小エリアに分割される。ステップｓ１７で
は、前記ｓ１６で分割された各微小エリア毎に、高輝度
画素平均を基に２値化の閾値が決定され、その閾値で各
微少エリア内の全画素が２値化される。２値化された画
像は、ステップｓ１８において、指定された画像形式で
保存され、２値化画像ファイルが作成される。

【００５１】図８は、前記ステップｓ１７における２値
化処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
ステップｓ２１では、画像の平均輝度Ｙａｖｅが求めら
れる。ステップｓ２２では、注目微小エリア内の全画素
について前記式１２の条件を満たす画素の輝度Ｙｐを積
算し、その合計値Ｙｗが求められる。ステップｓ２３で
は、前記式１２の条件を満たす画素数ｍが求められる。

【００５２】ステップｓ２４で、前記画素数ｍ基準値Ｍ
とが比較され、ｍ＜Ｍである場合には、その微小エリア
ほとんどが暗い黒ベタ部分で、２値化した結果を０とし
てしまうのが望ましいエリアであると判断し、ステップ
ｓ２５で、そのエリアの閾値Ｂｔｈを値域の中央値と
し、ｍ≧１０である場合には、その微小エリアは黒ベタ
部分ではなく、値域内で輝度が適度に分布していると判
断し、ステップｓ２６で、前記平均輝度Ｙａｖｅを閾値
Ｂｔｈとする。ステップｓ２５，ｓ２６からはステップ
ｓ２７に移り、上記説明ではステップｓ２２〜ｓ２６の
処理が画像内の１微小エリアについて説明しているが、
画像内の全微小エリアについて実行されたか否かが判断
され、そうでないときには前記ステップｓ２２に戻り、
そうであるときには画像中の全微小エリアについて仮の
閾値が求まっているので、ステップｓ２８に移る。

【００５３】ステップｓ２８では、元画像に部分的な陰
影の変化があり、注目微小エリアと隣接する微小エリア
とで前記ｓ２２からｓ２８までのステップで求めた仮の
２値化の閾値Ｂｔｈが大きく変化することを緩和するた
め、前記式１３に該当するエリアを除き、注目微小エリ
アを中心とする近傍の３×３の微小エリアの仮の閾値Ｂ
ｔｈ間で補間を取り、新たな仮の閾値Ｂａｖｅが求めら
れる。

【００５４】ステップｓ２９からステップｓ３１では、
ステップｓ２８で求めた補間後の仮の閾値Ｂａｖｅに係
数ｎを乗算し、実際の２値化のための閾値Ｂｔを求め、
その閾値Ｂｔを用いて微小エリア内の全画素が２値化処
理される。或る微小エリア、たとえば前記ｃ３内の全画
素について２値化処理が終了すると、次は注目微小エリ
アがｄ３となり、補間対象となる隣接微小エリアも１セ
クションだけシフトする。こうしてステップｓ３２に
て、全微小エリアについて２値化処理が完了するまでス
テップｓ２８に戻り、完了すると前記ステップｓ１８に
戻る。

【００５５】図９および図１０は、２値化処理結果を示
す図である。図９（ａ）および図１０（ａ）は、ともに
元画像であり、図９（ａ）は名刺画像、図１０（ａ）は
風景画像である。図９（ａ）では背景に階調がついてお
り、図１０（ａ）では空に階調がついている。図９
（ｂ）および図１０（ｂ）は、ともに従来技術による２
値化処理結果を示すものであり、図９（ｃ）および図１
０（ｃ）は、ともに本発明による２値化処理結果を示す
ものである。

【００５６】図９（ｂ）では、背景部分と、文字の回り
にノイズが乗っており、文字認識等の入力画像としては
不適切である。また、図１０（ｂ）では、空の階調がそ
のままノイズのドットパターンとなって表現されてしま
っている。これに対して、図９（ｃ）では、背景や文字
の周囲にノイズが少ないことが理解される。また、図１
０（ｃ）では、空の部分がほぼ全域にわたり１に振り分
けられており、コントラストの高い２値画像となってい
ることが理解される。

【００５７】このようにして、２値化対象画像の低コン
トラスト部分の判読性を向上することができるととも
に、ノイズを低減することができる。

【００５８】

【発明の効果】本発明の画像２値化方法は、以上のよう
に、処理対象となるアナログまたは複数階調のデジタル
画像を予め定める閾値でレベル弁別することによって２
値化処理を行うようにした画像２値化方法において、２
値化処理前に、前記処理対象画像のＲ，Ｇ，Ｂの各成分
の濃度ヒストグラムならびにＲ，Ｇ，Ｂそれぞれの濃度
ヒストグラム分布の最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａ
ｘおよび最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎを求め、
前記最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよび最小値
Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎがデータ値域の両端の値
となるように濃度ヒストグラム分布を伸張することによ
って、明るさの補正、コントラスト不足の補正および色
調補正を行う。

【００５９】それゆえ、明るさおよびコントラスト不足
の補正によって２値化処理のの精度を向上することがで
きる。また、Ｒ，Ｇ，Ｂの各濃度ヒストグラムの分布に
違いがあり、本来白い部分に色が付いてしまっているよ
うな色調のずれも同時に補正することができる。さらに
また、前記色調補正を採用することによって、色調が偏
っていると前記白部分で輝度が大きく変化し、閾値が適
切に抽出されなくなってしまうような不具合を防止する
ことができ、内容判別に適した良好な２値画像を得るこ
とができる。また、コントラストと色調とを同時に補正
することができ、処理速度の向上を図ることができる。

【００６０】また、本発明の画像２値化方法は、以上の
ように、前記伸張処理を、Ｒ，Ｇ，Ｂ各色毎の１次式に
よって行う。

【００６１】それゆえ、簡易な処理で伸長することがで
きるとともに、Ｒ，Ｇ，Ｂそれぞれについて濃度ヒスト
グラム分布を伸張するので、単色の色調補正では補正不
可能であった画像についても、高コントラストな変換画
像を得ることができる。

【００６２】さらにまた、本発明の画像２値化方法は、
以上のように、画像の中から白い画素と考えられる画素
を白画素として抽出し、抽出した白画素のＲ，Ｇ，Ｂの
各濃度値の平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂを求め、その平均値
Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂが相互に等しくなるような変換係数Ｋ
ｒ，Ｋｇ，Ｋｂを求め、原画像の全画素のＲ，Ｇ，Ｂの
各濃度値にその変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂをそれぞれ乗
算することで、さらに白バランス補正を行う。

【００６３】それゆえ、本来白い部分に付いた色に画像
全体の色調が偏ってしまい、請求項１の濃度ヒストグラ
ムによる色補正効果が少ない画像の場合にも、画像全体
の色調を補正し、自然な色調とした後に２値化処理を行
うことが可能になり、色調補正できる対象画像を増やす
ことができる。

【００６４】また、本発明の画像２値化方法は、以上の
ように、前記最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘの総
てが予め定める閾値Ｙｔｈより大きい場合に、前記請求
項１による濃度ヒストグラム伸張による色補正が難しい
画像であると判定し、前記請求項３の白バランス補正を
行う。

【００６５】それゆえ、前記原画像の中に面積の大きい
ハイライト部分がある前記請求項１による濃度ヒストグ
ラム伸張による色調補正が難しい画像を判定することが
でき、前記請求項３の白バランス補正を適切に行うこと
ができる。

【００６６】さらにまた、本発明の画像２値化方法は、
以上のように、画像の全エリアを微小エリアに分割し、
その微小エリアについて、輝度が一定値Ｙｐ以上となる
画素の輝度値の平均値Ｙａｖｅから２値化の閾値Ｂｔｈ
を計算し、前記一定値Ｙｐ以上となる画素数ｍが任意の
基準値Ｍ未満である場合にはその微小エリアほとんどが
暗い黒ベタ部分と判断して任意の固定の閾値を使用し、
前記基準値Ｍ以上である場合にはその微小エリアは前記
黒ベタ部分ではなく、値域内で輝度が適度に分布してい
ると判断し、前記閾値Ｂｔｈを使用する。

【００６７】それゆえ、自然画の場合は空、文字の場合
は背景といった、画素値が１になるのが望ましい前記一
定値Ｙｐ以上となる画素のみの輝度情報を抽出し、２値
化の閾値Ｂｔｈを決定するので、暗い背景がランダムに
１または０に２値化されるようなノイズが生じるような
ことはなく、文字認識の前処理としても有効である。

【００６８】また、本発明の画像２値化方法は、以上の
ように、任意の１個の微小エリアを注目微小エリアとし
たとき、該注目微小エリアを含む近傍数エリアの閾値と
の間で補間を取ることによって、前記注目微小エリアの
新たな閾値Ｂａｖｅとして算出する。

【００６９】それゆえ、隣接微小エリア間で２値化の閾
値Ｂｔｈが大きく異なるのを緩和できるため、良好な２
値化画像を得ることが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる画像２値化方法が適用される画
像処理装置の構成の一例を示すブロック図である。

【図２】２値化処理にあたっての画像中の注目エリアを
説明するための図である。

【図３】濃度補正を実現する濃度ヒストグラムの伸張処
理を説明するためのグラフである。

【図４】色調補正を説明するための濃度ヒストグラムで
ある。

【図５】前記濃度ヒストグラム伸長に用いる変換式を説
明するためのグラフである。

【図６】２値化処理を行う画像の微小エリアへの分割を
説明するための図である。

【図７】本発明の実施の一形態の画像２値化方法を説明
するためのフローチャートである。

【図８】前記図７における２値化処理の詳細を説明する
ためのフローチャートである。

【図９】２値化処理結果の一例を示す図である。

【図１０】２値化処理結果の他の例を示す図である。

【図１１】従来の２値化閾値の求め方を説明するための
濃度ヒストグラムである。

【符号の説明】

１処理装置２表示装置３画像処理用メモリ４主ストレージ装置５コマンド入力装置６プログラム記憶用メモリ７外部インタフェイス回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】処理対象となるアナログまたは複数階調の
デジタル画像を予め定める閾値でレベル弁別することに
よって２値化処理を行うようにした画像２値化方法にお
いて、前記処理対象のアナログまたは複数階調のデジタル画像
のＲ，Ｇ，Ｂの各成分の濃度ヒストグラムならびにＲ，
Ｇ，Ｂそれぞれの濃度ヒストグラム分布の最大値Ｒｍａ
ｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよび最小値Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉ
ｎ，Ｂｍｉｎを求め、前記最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘおよび最小値
Ｒｍｉｎ，Ｇｍｉｎ，Ｂｍｉｎがデータ値域の両端の値
となるように濃度ヒストグラム分布を伸張することによ
って、明るさの補正、コントラスト不足の補正および色
調補正を行うことを特徴とする画像２値化方法。
【請求項２】前記伸張処理を、伸張前の濃度値をＲ，
Ｇ，Ｂ、伸張後の濃度値をＲ’，Ｇ’，Ｂ’、前記デー
タ値域の最小値を０、最大値をＭＡＸとすると、Ｒ’＝｛ＭＡＸ／（Ｒｍａｘ−Ｒｍｉｎ）｝×（Ｒ−Ｒ
ｍｉｎ）Ｇ’＝｛ＭＡＸ／（Ｇｍａｘ−Ｇｍｉｎ）｝×（Ｇ−Ｇ
ｍｉｎ）Ｂ’＝｛ＭＡＸ／（Ｂｍａｘ−Ｂｍｉｎ）｝×（Ｂ−Ｂ
ｍｉｎ）の１次式によって行うことを特徴とする請求項１記載の
画像２値化方法。
【請求項３】画像の中から白い画素と考えられる画素を
白画素として抽出し、抽出した白画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値の平均値Ｗｒ，
Ｗｇ，Ｗｂを求め、その平均値Ｗｒ，Ｗｇ，Ｗｂが相互に等しくなるような
変換係数Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂを求め、原画像の全画素のＲ，Ｇ，Ｂの各濃度値にその変換係数
Ｋｒ，Ｋｇ，Ｋｂをそれぞれ乗算することで、さらに白
バランス補正を行うことを特徴とする請求項１または２
記載の画像２値化方法。
【請求項４】前記最大値Ｒｍａｘ，Ｇｍａｘ，Ｂｍａｘ
と、予め定める閾値Ｙｔｈとの大小を比較し、Ｒｍａｘ
＞Ｙｔｈ、Ｇｍａｘ＞Ｙｔｈ、Ｂｍａｘ＞Ｙｔｈの３条
件が同時に成立すると、前記請求項１による濃度ヒスト
グラム伸張による色補正が難しい画像であると判定し、
前記請求項３の白バランス補正を行うことを特徴とする
請求項３記載の画像２値化方法。
【請求項５】画像の全エリアを微小エリアに分割し、前記微小エリアについて、輝度が一定値Ｙｐ以上となる
画素の輝度値の平均値Ｙａｖｅから２値化の閾値Ｂｔｈ
を計算し、前記一定値Ｙｐ以上となる画素数ｍと任意に設けた個数
の基準値Ｍとが、ｍ＜Ｍである場合には任意の固定の閾
値を使用し、前記ｍ＜Ｍでない場合には前記閾値Ｂｔｈ
を使用することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記
載の画像２値化方法。
【請求項６】任意の１個の微小エリアを注目微小エリア
としたとき、該注目微小エリアを含む近傍数エリアの閾
値との間で補間を取ることによって、前記注目微小エリ
アの新たな閾値Ｂａｖｅとして算出することを特徴とす
る請求項１〜５の何れかに記載の画像２値化方法。