专利名称：图像处理装置及图像处理方法
技术领域：
本发明的实施方式涉及图像处理装置及图像处理方法。
背景技术：
以往存在将使用例如扫描器等输入的图像数据二值化的技术。通过例如固定阈值法或动态阈值法等阈值法、或者抖动法、误差扩散法、浓度模型法等模拟灰度法来进行二值化。但是，上述二值化处理中存在不能兼顾处理结果的图像数据的画质和数据占用空间的问题，即、若使用高画质的手法，则数据占用空间增多，反之若使用抑制数据占用空间的手法，则画质变差而影响观察。具体而言，利用阈值法进行二值化后的图像数据，数据占用空间会变少，很多情况下由于发生露白等而成为画质变差到无法观察的状态的图像数据。利用模拟灰度法进行二值化后的图像数据，露白等噪声变少，从而画质高，但由于背景等不需要细致表现的部分也被模拟灰度表现，因此，生成的图像数据占用空间庞大。图13中示出现有技术中的基于阈值法的二值化图像数据和基于模拟灰度法的二值化图像数据的一例。图13示出附有照片的居民基础登记卡的二值化处理。图13(a)是二值化处理前的原始图像数据，图13(b)是基于阈值法的二值化图像数据，图13(c)是基于模拟灰度法的二值化图像数据。如图13所示，关于图像数据的尺寸，图13(b)的阈值二值化处理结果的图像数据小于图13(c)的图像数据。但是，图13(b)的图像数据无法识别脸。图13(c)的图像数据可以识别脸，但背景的花纹也被进行灰度表现，图像数据的尺寸比图13(b)大。现有技术文献专利文献专利文献1:日本特开2001-245148号公报专利文献2 :日本特开2000-78405号公报
发明内容
发明要解决的技术问题本发明所要解决的技术问题在于提供一种能够生成高画质且数据占用空间少的图像的图像处理装置及图像处理方法。用于解决技术问题的手段实施方式的图像处理装置具备分离部，基于图像数据的像素值分布计算阈值，基于计算出的阈值，将各像素分离成两个类；纯化部，制作使分离部分离后的一个类的像素成为特定颜色后得到的纯化图像数据；和模拟灰度二值化部，利用模拟灰度法，将纯化图像数
据二值化。
图1是示出实施方式的图像处理装置中的整体结构的图。图2是示出实施方式的图像处理装置中的动作的流程图。图3是示出输入到实施方式的图像处理装置中的的原始图像数据的一个示例图。图4是示出实施方式的图像处理装置中的二值化处理部的动作的一例的流程图。图5是示出实施方式的图像处理装置中的阈值二值化处理部的动作的一例的流程图。图6是示出实施方式的图像处理装置中的阈值二值化处理部的动作的一例的流程图。图7是示出实施方式的图像处理装置中的图像数据的像素的一个示例图。图8是示出实施方式的图像处理装置中的阈值二值化处理部的处理结果的图像数据的一个示例图。图9是示出实施方式的图像处理装置中的背景纯化处理部的动作的一例的流程图。图10是示出实施方式的图像处理装置中的背景纯化处理的概念的一个示例图。图11是示出实施方式的图像处理装置中的整体结构的图。图12是示出实施方式的图像处理装置中的模拟灰度二值化处理部的处理结果的图像数据的一个示例图。图13是示出现有技术涉及的二值化处理结果的图像数据的一个示例图。
具体实施例方式以下，参照附图，对实施方式的图像处理装置进行说明。(第一实施方式)图1是示出本实施方式的图像处理装置100的整体结构的框图。如图1所示，图像处理装置100是连接有图像输入部10和PC等计算机50而成的结构。图像输入部10例如是扫描器，读取所输入的分类帐帐页等的表面，取得图像数据并发送给计算机50。再有，输入到计算机50中的图像数据不限于来自图像输入部10，也可以取得其他计算机中蓄积的图像数据。计算机50具备二值化处理部20、存储装置30和显示部40。计算机50的功能通过CPU、RAM和ROM等存储器、硬盘装置等辅助存储装置、键盘等输入装置和鼠标等指示装置、监视器等显示装置、与图像输入部10之间的接口板等硬件、操作系统和图像处理应用软件等程序相互协作来实现。当从图像输入部10向计算机50输入了图像数据时，将输入的图像数据存储在原始图像存储部31中。在二值化处理部20中，对原始图像存储部31中存储的图像数据进行二值化处理。将二值化处理部20的处理结果的图像数据存储在二值化图像存储部32中。再有，将由二值化处理部20进行二值化处理之前的图像数据称为原始图像数据。二值化处理部20具备阈值二值化处理部21、背景纯化处理部22和模拟灰度二值化处理部23。阈值二值化处理部21基于原始图像存储部31中保存的原始图像数据的像素值分布，利用例如判别分析法等计算阈值T，并进行基于该阈值T而将像素分离成两个类的阈值二值化处理。再有，关于阈值二值化处理以后进行叙述。在本实施方式的图像处理装置100中，将亮度比计算出的阈值T高的像素设为类I。此外，将亮度在设定的阈值T以下的像素所涉及的像素区域设为类2。在本实施方式中，将原始图像数据中被分离成类I的部分设为“背景”，将被分离成类2的部分设为“前景”。在此，设想前景是照片或字符等图像中的有用信息，背景是其他的无用信息。既可预先由用户或装置的设计者等设定将前景和背景设成哪类，也可按照每个图像数据变更设定。即，也可以将亮度高于计算出的阈值T的像素设为前景，将亮度为阈值T以下的像素设为背景。背景纯化处理部22进行背景纯化处理，上述背景纯化处理是使阈值二值化处理部21的处理结果中被判断为前景的像素保持原始图像数据的像素原样，将被判断为背景的像素变换成特定颜色。关于背景纯化处理，将在后面详细进行叙述。模拟灰度二值化处理部23对由背景纯化处理部22制作成的图像数据进行用白黑像素表现灰度的模拟灰度二值化处理。关于模拟灰度二值化处理，以后详细进行叙述。将由模拟灰度二值化处理部23生成的二值化图像数据存储在二值化图像存储部32中。将二值化图像存储部32中存储的二值化图像数据输入到显示部40。显示部40例如是液晶显示器。即，图像处理装置100具备二值化图像存储部32和显示部40作为输出部。参照图2至图13，对本实施方式的图像处理装置100中的图像处理进行说明。图2是示出本实施方式的图像处理装置100中的图像处理的一例的流程图。首先，图像处理装置100的图像输入部10向计算机50输入原始图像数据(步骤S10)。计算机50使输入的图像数据存储在原始图像存储部31中(步骤S20)。图3中示出原始图像存储部31所存储的原始图像数据GO的一例。如图3所示，在本实施方式中，将附有肖像照片的居民基础登记卡存储在原始图像存储部31中。二值化处理部20从原始图像存储部31取得原始图像数据进行二值化处理(步骤S30)。二值化处理既可以在每次将图像数据输入到计算机50中时开始，也可以根据用户的指示开始。或者，也可以每一定周期对被追加到原始图像存储部31中的图像数据进行二值化处理。二值化处理部20将二值化处理结果所生成的二值化图像数据存储在二值化图像数据存储部32中(步骤S40)。若二值化图像数据被存储在二值化图像存储部32中，则计算机50在显示部40上显示二值化图像存储部32中保存的图像数据(步骤S50)，并结束图像处理。在此，参照图4，对本实施方式的二值化处理部20对图像数据进行的二值化处理具体地进行说明。图4是示出本实施方式的二值化处理部20对图像数据进行的二值化处理的一例的流程图。首先，二值化处理部20从原始图像数据存储部30取得原始图像数据(步骤S31)。图3中示出取得的原始图像数据G0。
阈值二值化处理部21基于原始图像数据GO的像素值分布进行阈值计算处理，上述阈值计算处理用于计算用于将原始图像数据GO分离成前景和背景的阈值T (步骤S32)。例如利用判别分析法来进行阈值T的计算。在此，参照图5，具体地说明在步骤S32中由阈值二值化处理部21进行的阈值计算处理的一例。再有，由阈值二值化处理部21计算出的阈值T是从O到255之间的值。再有，在阈值计算处理中，阈值二值化处理部21计算分离度σ为最大时的阈值T。用下述数学式定义分离度σ。σ =类间方差σ χ/类内方差σ y…⑴类内方差ox= (S1B1+S2B2)/(S1+S2)... (2)类间方差oy = S1S2(A1_A2)2/(S1+S2)2…(3)SI是类I的像素的像素数，Al是类I的亮度平均值，BI是类I的亮度方差。同样，S2是类2的像素的像素数，A2是类2的亮度平均值，B2是类2的亮度方差。即，S1S2(A1_A2)2达到最大值时，分离度σ最大。阈值二值化处理部21计算此时的阈值Τ。在此，设R= S1S2(A1-A2)2，R的最大值为Rmax。阈值二值化处理部21将阈值T、类I的像素数S1、类I的亮度平均值Al、类I的亮度方差B1、类2的像素数S2、类2的亮度平均值A2、类2的亮度方差B2、Rmax全部设为O (步骤 S320)。此外，在此使用整数“η”。η是O以上255以下的整数。首先，阈值二值化处理部21将I代入η (步骤S321)。阈值二值化处理部21分别将亮度低于η的像素数代入SI，将亮度低于η的像素的平均亮度值代入Al，将亮度为η以上的像素数代入S2，将亮度为η以上的像素的平均亮度值代入Α2 (步骤S322)。阈值二值化处理部21计算此时的R(步骤S323)。在计算出的R为Rmax以上的情况下(步骤S324为“否”)，阈值二值化处理部21将R代入Rmax，将η代入阈值T (步骤S325)。S卩，更新Rmax和阈值Τ。之后，判断η是否是大于255的数值(步骤S326)。在计算出的R低于Rmax的情况下(步骤S324为“是”)，阈值二值化处理部21不更新Rmax和阈值Τ，而判断η是否是大于255的数值(步骤S326)。在阈值T是255以下的数值的情况下(步骤S326为“否”)，阈值二值化处理部21将η+1代入η (步骤S327)。之后，阈值二值化处理部21返回到步骤S322重复进行处理。在阈值T是大于255的数值的情况下(步骤S326为“是”)，即，对全部像素进行了阈值计算处理的情况下，阈值二值化处理部21结束阈值计算处理。在此，返回到图4的说明。阈值二值化处理部21将各像素的像素值与计算出的阈值T进行比较，制作将原始图像数据中包含的像素中像素值是阈值T以上的像素变换成白色并将低于阈值T的像素变换成黑色而得到的参照图像数据(步骤S33)。即，阈值二值化处理部21将各像素的像素值与计算出的阈值T进行比较，将像素值为阈值T以上的像素判断为背景，将像素值低于阈值T的像素判断为前景。阈值二值化处理部21制作参照图像数据，该参照图像数据是将判断为背景的像素变换成白色并将判断为前景的像素变换成黑色而得到的。 参照图6，对图4的步骤S33中的阈值二值化处理部21进行的参照图像制作处理进行说明。
再有，将处理对象的原始图像数据GO中包含的各像素的亮度表示为G0(a，b)(O ^ GO (a, b) ^ 255)。a表示像素的行数，b表示像素的列数。图7中示出表示原始图像数据GO的像素的概念图。阈值二值化处理部21将I代入a (步骤S331)。在a是图像数据GO的像素行数以下的情况下(步骤S332为“否”)，阈值二值化处理部21将I代入b。在b是图像数据GO的像素列数以下的情况下(步骤S334为“是”)，阈值二值化处理部21判断对象像素的亮度GO (a，b)是否为计算出的阈值T以上(步骤S336)。在G0(a，b)低于阈值T的情况下(步骤S336为“是”)，阈值二值化处理部21判断该像素为前景，并变换成“黑色”(步骤S337)。即，若设阈值二值化处理后的图像数据为G1，则“Gl(a，b)=0(黑色)”。在GO (a，b)是阈值T以上的情况下(步骤S336为“否”)，阈值二值化处理部21判断该像素为背景，并变换成“白色”(步骤S338)。即，若设阈值二值化处理后的图像数据为 G1，则 “Gl(a，b) = 255(白色)”。阈值二值化处理部21将b+Ι代入b中(步骤S339)，从步骤S334开始重复进行处理。在b大于图像数据GO的像素列数的情况下(步骤S334为“否”)，阈值二值化处理部21将a+Ι代入a中(步骤S335)。之后，返回到步骤S332重复进行处理。在a大于图像数据GO的像素行数的情况下(步骤S332为“是”)，阈值二值化处
理结束。通过以上的阈值二值化处理，阈值二值化处理部21将原始图像数据中包含的像素分离成前景和背景。阈值二 值化处理部21将被分离成背景的像素变换成白色，并制作参照图像数据。图8中示出使用图3所示的原始图像数据GO制作成的参照图像数据G1。再有，将参照图像数据Gl中包含的各像素的亮度表示为Gl (a, b) (O ^ Gl (a, b) ^ 255)。返回到图4的步骤S34。背景纯化处理部22参照原始图像数据GO和阈值二值化处理部21的处理结果所制作成的参照图像数据G1，进行使原始图像数据GO的背景成为特定颜色的背景纯化处理(步骤S34)。在此，设特定颜色为白。参照图9和图10，对背景纯化处理部22进行的背景纯化处理进行说明。图9是示出背景纯化处理的一例的流程图。再有，设背景纯化处理的结果的图像数据为纯化图像数据G2。背景纯化处理部22将I代入a (步骤S341)。在a是图像数据GO的像素行数以下的情况下(步骤S342为“否”)，背景纯化处理部22将I代入b。在b是图像数据GO的像素列数以下的情况下(步骤S344为“是”)，背景纯化处理部22判断图像数据Gl的像素是否是白色(步骤S346)。S卩，判断Gl(a，b)是否是背景。在Gl(a，b)是白色的情况下(步骤S346为“是”)，背景纯化处理部22将Gl(a，b)代入G2(a，b)中(步骤S347)。即，使G2(a，b)成为白色。在Gl(a，b)不是白色的情况下(步骤S346为“否”)，背景纯化处理部22将该像素置换为原始图像数据GO所对应的像素(步骤S348)。S卩，将G0(a，b)代入Gl (a，b)中。背景纯化处理部22将b+Ι代入b (步骤S349)，从步骤S344开始重复进行处理。在b大于图像数据GO的像素列数的情况下(步骤S344为“否”)，背景纯化处理部22将a+1代入a(步骤S345)。之后，返回到步骤S342重复进行处理。在a大于图像数据GO的像素行数的情况下(步骤S342为“是”)，背景纯化处理结束。通过上述的背景纯化处理，背景纯化处理部22制作出前景部分是原始图像数据且背景部分是特定颜色的纯化图像数据G2。再有，也可以不制作参照图像数据Gl而制作纯化图像数据G2。该情况下，背景纯化处理部22将原始图像数据GO的各像素G0(a，b)与计算出的阈值T进行比较。若阈值T为G0(a，b)以上，则背景纯化处理部22将该像素变换成白色。即，背景纯化处理部22使纯化图像数据G2中的G2(a，b) = 255。若阈值T低于GO (a, b)，则背景纯化处理部22不变换该像素，而保持原始图像数据原样。即，背景纯化处理部22使纯化图像数据G2中的G2(a，b) =G0(a，b)。图10中示出背景纯化处理的概念图。如图10所示，由背景纯化处理部22制作的纯化图像数据G2中原样地反映了参照图像数据Gl中的背景像素(斜线部分)，而纯化图像数据G2中与参照图像数据Gl的前景像素相对应的部分反映了对应的原始图像数据的像素。返回到图4的说明。模拟灰度二值化处理部23进行模拟灰度二值化处理，该模拟灰度二值化处理是用白黑灰度表现背景纯化处理部22的处理结果的纯化图像数据G2 (步骤S35)。例如利用模拟灰度法进行模拟灰度二值化处理。模拟灰度法有抖动法、误差扩散法、浓度图案法等方法，本实施方式中使用误差扩散法。在此，误差扩散法是表现灰度的模拟灰度法的一种，是按照明亮度动态地改变黑像素的比率来加以变换的方 法。即，误差扩散法是将在前像素中发生的误差加到下一像素中的方法。参照图11和图12，对模拟灰度二值化处理部23的处理进行说明。图11是示出模拟灰度二值化处理部23的动作的一例的流程图。此外，设由模拟灰度二值化处理部23制作的图像数据为G3，将图像数据G3中包含的各像素的亮度表示为G3(a，b)。此外，将基于阈值T对像素进行了二值化后的二值化后像素值与二值化前像素值之差表不为误差Er (a, b)。首先，模拟灰度二值化处理部23将I代入a (步骤S351)。在a是图像数据G2的像素行数以下的情况下(步骤S352为“否”)，模拟灰度二值化处理部23将I代入b。在b是图像数据G2的像素列数以下的情况下(步骤S354为“是”)，模拟灰度二值化处理部23判断图像数据G2的像素亮度是否低于由阈值二值化处理部21计算出的阈值T (步骤S356)。S卩，判断是否G2(a，b)〈T。在G2 (a, b) <T的情况下(步骤S356为“是”)，模拟灰度二值化处理部23将G2 (a,b)代入误差Er (a, b)中，并且将O代入G3 (a, b)中(步骤S357)。在G2(a，b)兰T的情况下(步骤S356为“否”)，模拟灰度二值化处理部23将G2 (a, b) -255代入误差Er (a, b)中，并且将255代入G3 (a, b)中(步骤S358)。S卩，在背景纯化处理部22的处理结果的图像数据G2中，在白色像素中误差Er (a，b)成为O。在背景纯化处理部22的处理结果的图像数据G2中，在白色以外的像素中，误差Er (a, b)成为该像素的亮度。
在此，在a+Ι是G2的像素行数以上、或是b+Ι是G2的像素列数以上的情况下(步骤S359为“否”)，模拟灰度二值化处理部23将G2 (a+1，b) +Er (a, b) X 3/8代入G2 (a+1，b)中，将 G2 (a+1，b+1) +Er (a, b) X 1/4 代入 G2 (a+1，b+Ι)中，将 G2 (a, b+1) +Er (a, b) X 3/8 代Λ G2 (a, b+1)中(步骤 S360)。接着步骤S360之后，或是在a+Ι低于G2的像素行数且b+Ι低于G2的像素列数的情况下(步骤S359为“是”)，模拟灰度二值化处理部23将b+Ι代入b，从S354开始重复进行处理。在b大于图像数据G2的像素列数的情况下(步骤S354为“否”)，模拟灰度二值化处理部23将a+Ι代入a (步骤S355)。之后，返回到步骤S352，重复进行处理。在a大于图像数据G2的像素行数的情况下(步骤S352为“是”)，模拟灰度二值化处理结束。这样，利用背景纯化处理部22，就可以仅对被分离成类2的前景像素进行模拟灰
度二值化处理。返回到图4的步骤S36。二值化处理部20将模拟灰度二值化处理部23制作成的图像数据G3存储在二值化图像存储部32中(步骤S36)。这样就结束二值化处理部20的处理。图12中示出图像数据G3的一例。如上所述，本实施方式的图像处理装置100利用阈值二值化处理，将被判断为低于阈值T的像素变换成特定的I个颜色。通过对已由阈值二值化处理使背景成为特定的I个颜色后的图像数据进行模拟灰度二值化处理，能够生成能识别照片等有用部分且数据占用空间少的图像数据。即，图像处理装置100能够生成高画质且低数据占用空间的二值化图像。
以上说明了本发明的实施方式，但是该实施方式是作为例子而提出的，并不是想限定发明范围。该新的实施方式可以以其他各种各样的方式进行实施，可以在不脱离发明主旨的范围内进行各种各样的省略、置换、变更。这些实施方式或其变形包含在发明范围或主旨内，并且也包含在权利要求书中记载的发明及其等价的范围内。符号说明10…图像输入部、20…二值化处理部、30···存储装置、40…显示部、50…计算机、100···图像处理装置。
权利要求
1.一种图像处理装置，具备分离部，基于图像数据的像素值分布计算阈值，根据计算出的阈值，将各像素分离成两个类；纯化部，将上述分离部所分离的两个类中的一个类的像素变为特定颜色，从而生成纯化图像数据；和模拟灰度二值化部，利用模拟灰度法，将上述纯化图像数据二值化。
2.一种图像处理装置，具备输入部，输入图像数据；存储部，存储所输入的上述图像数据；阈值二值化处理部，基于上述图像数据的像素值分布计算阈值，制作基于计算出的上述阈值而将上述图像数据二值化后得到的参照图像数据；纯化部，制作纯化图像数据，该纯化图像数据是将上述参照图像数据中包含的像素中的具有一方的像素值的像素置换成上述原始图像数据中所对应的像素后得到的；和模拟灰度二值化部，利用模拟灰度法，将上述纯化图像数据二值化。
3.一种图像处理装置，具备输入部，输入图像数据；存储部，存储所输入的上述图像数据；计算部，基于上述图像数据的像素值分布计算阈值；纯化部，将上述图像数据中、像素值在上述阈值以上的像素变为特定颜色后，从而生成纯化图像数据；和模拟灰度二值化部，利用模拟灰度法，将上述纯化图像数据二值化。
4.一种图像处理装置，具备输入部，输入图像数据；存储部，存储所输入的上述图像数据；计算部，基于上述图像数据的像素值分布计算阈值；纯化部，将上述图像数据中、像素值在上述阈值以下的像素变为特定颜色后，从而生成纯化图像数据；和模拟灰度二值化部，利用模拟灰度法，将上述纯化图像数据二值化。
5.根据权利要求3所述的图像处理装置，上述特定颜色是白色或者黑色。
6.根据权利要求4所述的图像处理装置，上述特定颜色是白色或者黑色。
7.根据权利要求1至6中的任一项所述的图像处理装置，具备输出部，该输出部能输出上述模拟灰度二值化部的处理结果的图像数据。
8.一种图像处理方法，是具备存储图像数据的存储部的图像处理装置的图像处理方法，包括输入图像数据的步骤；存储所输入的上述图像数据的步骤；基于上述图像数据的像素值分布计算阈值，基于计算出的上述阈值，将各像素分离成两个类的步骤；将上述图像数据被分离后的一个类的像素成为特定颜色，生成纯化图像数据的步骤;和利 用模拟灰度法，将上述纯化图像数据二值化的步骤。
全文摘要
本发明提供一种能够生成高画质且数据占用空间少的图像的图像处理装置及图像处理方法。实施方式的图像处理装置具备分离部，基于图像数据的像素值分布计算阈值，基于计算出的阈值，将各像素分离成两个类；纯化部，将分离部分离后的一个类的像素变为特定颜色后生成纯化图像数据；和模拟灰度二值化部，利用模拟灰度法，将纯化图像数据二值化。
文档编号G06T5/00GK103034978SQ20121027521
公开日2013年4月10日 申请日期2012年8月3日 优先权日2011年9月29日
发明者丁皛 申请人:株式会社东芝, 东芝解决方案株式会社