(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出工程と、
上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出工程と、
画像信号を高域強調する高域強調工程と、
高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化工程と、
このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出工程と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント工程と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、
上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、
を備え、
上記網点特徴量抽出工程において、上記注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、注目画素がウインドウ内で最大レベルの信号であるか、もしくは最小レベルの信号であるかを判定し、さらに上記ウインドウに含まれる注目画素以外の画素に関して、ビットで表した画素値の論理和および論理積を計算することによる上記所定の論理演算により注目画素が網点候補画素であるか否かを判定し、
さらに、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づいて補正を行う網点候補画素判定工程を備えたことを特徴とする画像領域分離方法。
【請求項２】
上記画像がカラー画像であって、上記網点特徴量抽出工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ網点候補画素か否かの判定を行い、各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定することを特徴とする請求項１に記載の画像領域分離方法。
【請求項３】
画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出工程と、
上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出工程と、
画像信号を高域強調する高域強調工程と、
高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化工程と、
このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出工程と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント工程と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、
上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、
網点候補画素と判定されなかった画素に関して、上記変化回数カウント工程におけるカウント値が閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出工程における最大信号レベル差がある閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出工程において注目画素周辺にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定する文字候補画素判定工程と、
を備えたことを特徴とする画像領域分離方法。
【請求項４】
上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント工程、最大信号レベル差検出工程およびエッジ検出工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記文字候補画素判定工程において、上記変化回数カウント工程でカウント値がすべて上記閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出工程で各信号の内の１つ以上に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出工程で各信号の全てに関して注目画素がエッジ画素であった場合に当該画素を文字候補画素と判定することを特徴とする請求項３に記載の画像領域分離方法。
【請求項５】
画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出工程と、
上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出工程と、
画像信号を高域強調する高域強調工程と、
高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化工程と、
このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出工程と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント工程と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、
上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、
を備え、
網点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、上記割合カウント工程においてカウント値が０もしくは閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント工程においてカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル検出工程において最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出工程において注目画素周辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定する写真候補画素判定工程を備えたことを特徴とする画像領域分離方法。
【請求項６】
上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程および分割カウント工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記写真候補画素判定工程において、上記分割カウント工程でカラー画像を構成する各信号の内、１つ以上の信号に関してカウント値が０もしくは上記閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント工程でカラー画像を構成する信号のすべてに関してカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル差検出工程で各信号の内、１つ以上の信号に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、かつ上記エッジ検出工程で注目画素がエッジと判定された場合に注目画素を文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定することを特徴とする請求項５に記載の画像領域分離方法。
【請求項７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離工程と、
網点領域と判定された領域に対してモアレを抑制するための平滑化を行う平滑化工程と、
文字領域と判定された領域に対して強い高域強調を行う強高域強調工程と、
写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調を行う弱高域強調工程と、
注目画素を中心としたＭ７×Ｎ７のウインドウについて、網点候補画素と判定された画素と文字候補画素と判定された画素をカウントし、その結果に基づいて、上記平滑化工程、強高域強調工程および弱高域強調工程でのパラメータを変化させるパラメータ調整工程と、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離工程と、
分離結果に基づいて、
文字領域に２値化を行った後、２値データの圧縮アルゴリズムを施す文字領域処理工程と、
写真領域に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す写真領域処理工程と、
網点領域にローパスフィルタリングを行った後に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理工程と、
を備え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部分の画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化を行うことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離工程と、
分離結果に基づいて、
文字領域に固定閾値を用いた２値化アルゴリズムを施す文字領域処理工程と、
写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを施す写真領域処理工程と、
網点領域にローパスフィルタリングを行った後に画像２値化アルゴリズムを施す網点領域処理工程と、
を備え、高品質な２画像データを得ることを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段と、
上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出手段と、
画像信号を高域強調する高域強調手段と、
高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、
このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント手段と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、
上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正手段と、
を備え、
上記網点特徴量抽出手段において、上記注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、注目画素がウインドウ内で最大レベルの信号であるか、もしくは最小レベルの信号であるかを判定し、さらに上記ウインドウに含まれる注目画素以外の画素に関して、ビットで表した画素値の論理和および論理積を計算することによる上記所定の論理演算により注目画素が網点候補画素であるか否かを判定し、
さらに、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づいて補正を行う網点候補画素判定手段を備えたことを特徴とする画像領域分離装置。
【請求項１１】
上記画像がカラー画像であって、上記網点特徴量抽出手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ網点候補画素か否かの判定を行い、各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像領域分離装置。
【請求項１２】
画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段と、
上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出手段と、
画像信号を高域強調する高域強調手段と、
高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、
このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント手段と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、
上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正手段と、
網点候補画素と判定されなかった画素に関して、上記変化回数カウント手段におけるカウント値が閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出手段における最大信号レベル差がある閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出手段において注目画素周辺にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定する文字候補画素判定手段と、
を備えたことを特徴とする画像領域分離装置。
【請求項１３】
上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント手段、最大信号レベル差検出手段およびエッジ検出手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記文字候補画素判定手段において、上記変化回数カウント手段でカウント値がすべて上記閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出手段で各信号の内の１つ以上に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出手段で各信号の全てに関して注目画素がエッジ画素であった場合に当該画素を文字候補画素と判定することを特徴とする請求項１２に記載の画像領域分離装置。
【請求項１４】
画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段と、
上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出手段と、
画像信号を高域強調する高域強調手段と、
高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、
このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント手段と、
上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、
上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正手段と、
を備え
網点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、上記割合カウント手段においてカウント値が０もしくは閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント手段においてカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル検出手段において最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出手段において注目画素周辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定する写真候補画素判定手段を備えたことを特徴とする画像領域分離装置。
【請求項１５】
上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段および分割カウント手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記写真候補画素判定手段において、上記分割カウント手段でカラー画像を構成する各信号の内、１つ以上の信号に関してカウント値が０もしくは上記閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント手段でカラー画像を構成する信号のすべてに関してカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル差検出手段で各信号の内、１つ以上の信号に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、かつ上記エッジ検出手段で注目画素がエッジと判定された場合に注目画素を文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定することを特徴とする請求項１４に記載の画像領域分離装置。
【請求項１６】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離手段と、
網点領域と判定された領域に対してモアレを抑制するための平滑化を行う平滑化手段と、
文字領域と判定された領域に対して強い高域強調を行う強高域強調手段と、
写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調を行う弱高域強調手段と、
注目画素を中心としたＭ７×Ｎ７のウインドウについて、網点候補画素と判定された画素と文字候補画素と判定された画素をカウントし、その結果に基づいて、上記平滑化手段、強高域強調手段および弱高域強調手段でのパラメータを変化させるパラメータ調整手段と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離手段と、
分離結果に基づいて、
文字領域に２値化を行った後、２値データの圧縮アルゴリズムを施す文字領域処理手段と、
写真領域に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す写真領域処理手段と、
網点領域にローパスフィルタリングを行った後に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理手段と、
を備え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部分の画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化を行うことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離手段と、
分離結果に基づいて、
文字領域に固定閾値を用いた２値化アルゴリズムを施す文字領域処理手段と、
写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを施す写真領域処理手段と、
網点領域にローパスフィルタリングを行った後に画像２値化アルゴリズムを施す網点領域処理手段と、
を備え、高品質な２画像データを得ることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、複写機等の画像処理装置で網点部、文字部、写真部が混在した多階調文書画像の網点領域、文字領域、写真領域を分離する画像領域分離方法とその装置、およびこれを含む画像処理方法と画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
複写機等の画像処理装置で、網点領域、文字領域、写真領域を含む文書画像を処理する場合、網点部、文字部、写真部で各々特徴が異なるため、出力する際、文字部には階調を保存するなどの目的でエッジ強調処理、網点部にはモアレの低減などの目的でローパスフィルタリング、写真部には色変換などの所望の画像処理を行う必要がある。
【０００３】
図１４は例えば、特開平１−２２７５７３に示された従来の画像領域分離方式を示すブロック図であり、図において２０は平均濃度算出器、２１ａおよび２１ｂは比較器、２２は減算器、２３は修正器、２４ａおよび２４ｂはラインバッファ、２５は白連続検出器、２６は黒連続検出器、２７は論理和器、２８は判定器、２９は遅延回路である。
【０００４】
次に動作について説明する。まず、入力センサ、Ａ／Ｄ変換器、階調補正器(図示せず)を経てデータＩＮが３ライン分のバッファを備えた平均濃度算出器２０に入力され、注目画素の８近傍に位置する画素の濃度平均値Ｄが出力される。比較器２１ａは濃度平均値Ｄと注目画素の濃度値Ｄｉを比較し、Ｄｉ＞Ｄと判定した場合は１、それ以外の場合は０を出力する。
【０００５】
減算器２２は濃度平均値Ｄと注目画素の濃度値Ｄｉの差の絶対値ｄＤを出力する。比較器２１ｂは減算器２２の出力結果ｄＤと所定の閾値Ｔとの比較を行い、ｄＤ＞Ｔの場合は１、それ以外の場合は０を出力する。ここで、平均濃度値と注目画素の濃度値との差は、注目画素がエッジ画素であるかどうかを判定するために用いられている。２つの比較器２１ａ、２１ｂの結果は修正器２３を経て、２つのラインバッファ２４ａ、２４ｂに入力される。
【０００６】
ラインバッファ２４ａ、２４ｂは５ライン分のバッファであり、白連続検出器２５および黒連続検出器２６はそれぞれ、これらのラインバッファを用いて、エッジと判定された画素の連続性を検出する。白連続検出器２５および黒連続検出器２６の出力は論理和器２７に入力され、論理和器２７の出力は遅延回路２９の出力と合わせて判定器２８に入力され、最終的な判定結果が得られる。判定器２８の出力信号ＯＵＴに基づいて、文字部には単純２値化処理、写真部にはディザ処理、網点部にはモアレ抑制処理が各々行われる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
以上のような手法に代表される、従来の画像領域分離方式では、エッジ画素がなければ写真領域、エッジ画素があり、エッジ画素に連続性があれば文字領域、エッジ画素があるが、連続性がなければ網点領域と判定している。しかしながら、エッジのみを用いて判定を行う場合、網点の線数(連続する画素数)によっては、網点と文字に関して誤判定が生じる場合がある。
【０００８】
例えば、線数が少ない網点領域では、エッジの特性は小さい文字の領域に酷似したものになる。したがって、エッジだけでなく、他の有効な特徴量を用い、かつ注目画素周辺の画素に関する特徴量を考慮した手法が分離精度を上げる上で必要になる。
【０００９】
従来の画像領域分離方式には、以上のような問題点があった。
【００１０】
この発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであり、網点領域や文字領域のもつ特徴を有効に用い、かつ周辺画素の特徴を併用することによって、網点領域と文字領域の誤判定を低減し、結果として写真領域、文字領域および網点領域を正確に分離することのできる画像領域分離方法と画像領域分離装置、およびこれを含む画像処理方法と画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的に鑑み、この発明は、画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出工程と、上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出工程と、画像信号を高域強調する高域強調工程と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化工程と、このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出工程と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント工程と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、を備え、上記網点特徴量抽出工程において、上記注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、注目画素がウインドウ内で最大レベルの信号であるか、もしくは最小レベルの信号であるかを判定し、さらに上記ウインドウに含まれる注目画素以外の画素に関して、ビットで表した画素値の論理和および論理積を計算することによる上記所定の論理演算により注目画素が網点候補画素であるか否かを判定し、さらに、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づいて補正を行う網点候補画素判定工程を備えたことを特徴とする画像領域分離方法にある。
【００１３】
また、上記画像がカラー画像であって、上記網点特徴量抽出工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ網点候補画素か否かの判定を行い、各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定することを特徴とする請求項１に記載の画像領域分離方法にある。
【００１４】
また、画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出工程と、上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出工程と、画像信号を高域強調する高域強調工程と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化工程と、このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出工程と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント工程と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、網点候補画素と判定されなかった画素に関して、上記変化回数カウント工程におけるカウント値が閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出工程における最大信号レベル差がある閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出工程において注目画素周辺にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定する文字候補画素判定工程と、を備えたことを特徴とする画像領域分離方法にある。
【００１５】
また、上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント工程、最大信号レベル差検出工程およびエッジ検出工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記文字候補画素判定工程において、上記変化回数カウント工程でカウント値がすべて上記閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出工程で各信号の内の１つ以上に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出工程で各信号の全てに関して注目画素がエッジ画素であった場合に当該画素を文字候補画素と判定することを特徴とする請求項３に記載の画像領域分離方法にある。
【００１６】
また、画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出工程と、上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出工程と、画像信号を高域強調する高域強調工程と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化工程と、このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出工程と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント工程と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、を備え、網点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、上記割合カウント工程においてカウント値が０もしくは閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント工程においてカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル検出工程において最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出工程において注目画素周辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定する写真候補画素判定工程を備えたことを特徴とする画像領域分離方法にある。
【００１７】
また、上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント工程、最大信号レベル差検出工程、エッジ検出工程および分割カウント工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記写真候補画素判定工程において、上記分割カウント工程でカラー画像を構成する各信号の内、１つ以上の信号に関してカウント値が０もしくは上記閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント工程でカラー画像を構成する信号のすべてに関してカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル差検出工程で各信号の内、１つ以上の信号に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、かつ上記エッジ検出工程で注目画素がエッジと判定された場合に注目画素を文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定することを特徴とする請求項５に記載の画像領域分離方法にある。
【００１８】
また、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離工程と、網点領域と判定された領域に対してモアレを抑制するための平滑化を行う平滑化工程と、文字領域と判定された領域に対して強い高域強調を行う強高域強調工程と、写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調を行う弱高域強調工程と、注目画素を中心としたＭ７×Ｎ７のウインドウについて、網点候補画素と判定された画素と文字候補画素と判定された画素をカウントし、その結果に基づいて、上記平滑化工程、強高域強調工程および弱高域強調工程でのパラメータを変化させるパラメータ調整工程と、を備えたことを特徴とする画像処理方法にある。
【００１９】
また、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離工程と、分離結果に基づいて、文字領域に２値化を行った後、２値データの圧縮アルゴリズムを施す文字領域処理工程と、写真領域に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す写真領域処理工程と、網点領域にローパスフィルタリングを行った後に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理工程と、を備え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部分の画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化を行うことを特徴とする画像処理方法にある。
【００２０】
また、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離工程と、分離結果に基づいて、文字領域に固定閾値を用いた２値化アルゴリズムを施す文字領域処理工程と、写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを施す写真領域処理工程と、網点領域にローパスフィルタリングを行った後に画像２値化アルゴリズムを施す網点領域処理工程と、を備え、高品質な２画像データを得ることを特徴とする画像処理方法にある。
【００２１】
また、画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段と、上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出手段と、画像信号を高域強調する高域強調手段と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント手段と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正手段と、を備え、上記網点特徴量抽出手段において、上記注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、注目画素がウインドウ内で最大レベルの信号であるか、もしくは最小レベルの信号であるかを判定し、さらに上記ウインドウに含まれる注目画素以外の画素に関して、ビットで表した画素値の論理和および論理積を計算することによる上記所定の論理演算により注目画素が網点候補画素であるか否かを判定し、さらに、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づいて補正を行う網点候補画素判定手段を備えたことを特徴とする画像領域分離装置にある。
【００２３】
また、上記画像がカラー画像であって、上記網点特徴量抽出手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ網点候補画素か否かの判定を行い、各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定することを特徴とする請求項１０に記載の画像領域分離装置にある。
【００２４】
また、画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段と、上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出手段と、画像信号を高域強調する高域強調手段と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント手段と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正手段と、網点候補画素と判定されなかった画素に関して、上記変化回数カウント手段におけるカウント値が閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出手段における最大信号レベル差がある閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出手段において注目画素周辺にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定する文字候補画素判定手段と、を備えたことを特徴とする画像領域分離装置にある。
【００２５】
また、上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント手段、最大信号レベル差検出手段およびエッジ検出手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記文字候補画素判定手段において、上記変化回数カウント手段でカウント値がすべて上記閾値ｔｈ１より小さく、上記最大信号レベル差検出手段で各信号の内の１つ以上に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出手段で各信号の全てに関して注目画素がエッジ画素であった場合に当該画素を文字候補画素と判定することを特徴とする請求項１２に記載の画像領域分離装置にある。
【００２６】
また、画像中の注目画素を含むＭ１×Ｎ１のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段と、上記注目画素を含むＭ２×Ｎ２のウインドウについて、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レベル差検出手段と、画像信号を高域強調する高域強調手段と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ３×Ｎ３のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ４×Ｎ４のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントする割合カウント手段と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ５×Ｎ５のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ６×Ｎ６のブロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別する補正手段と、を備え網点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、上記割合カウント手段においてカウント値が０もしくは閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント手段においてカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル検出手段において最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、上記エッジ検出手段において注目画素周辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ３以上存在する場合に文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定する写真候補画素判定手段を備えたことを特徴とする画像領域分離装置にある。
【００２７】
また、上記画像がカラー画像であって、上記変化回数カウント手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段および分割カウント手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記写真候補画素判定手段において、上記分割カウント手段でカラー画像を構成する各信号の内、１つ以上の信号に関してカウント値が０もしくは上記閾値ｔｈ４より大きく、上記変化回数カウント手段でカラー画像を構成する信号のすべてに関してカウント値が閾値ｔｈ５より小さく、上記最大信号レベル差検出手段で各信号の内、１つ以上の信号に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ２より大きく、かつ上記エッジ検出手段で注目画素がエッジと判定された場合に注目画素を文字候補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判定することを特徴とする請求項１４に記載の画像領域分離装置にある。
【００２８】
また、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離手段と、網点領域と判定された領域に対してモアレを抑制するための平滑化を行う平滑化手段と、文字領域と判定された領域に対して強い高域強調を行う強高域強調手段と、写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調を行う弱高域強調手段と、注目画素を中心としたＭ７×Ｎ７のウインドウについて、網点候補画素と判定された画素と文字候補画素と判定された画素をカウントし、その結果に基づいて、上記平滑化手段、強高域強調手段および弱高域強調手段でのパラメータを変化させるパラメータ調整手段と、を備えたことを特徴とする画像処理装置にある。
【００２９】
また、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離手段と、分離結果に基づいて、文字領域に２値化を行った後、２値データの圧縮アルゴリズムを施す文字領域処理手段と、写真領域に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す写真領域処理手段と、網点領域にローパスフィルタリングを行った後に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理手段と、を備え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部分の画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化を行うことを特徴とする画像処理装置にある。
【００３０】
また、請求項１ないし６のいずれか１項に記載の画像領域分離を行う画像領域分離手段と、分離結果に基づいて、文字領域に固定閾値を用いた２値化アルゴリズムを施す文字領域処理手段と、写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを施す写真領域処理手段と、網点領域にローパスフィルタリングを行った後に画像２値化アルゴリズムを施す網点領域処理手段と、を備え、高品質な２画像データを得ることを特徴とする画像処理装置にある。
【００３１】
【作用】
この発明では、入力された画像信号に対して、論理演算、最大信号レベル差、パターンマッチングによるエッジ検出、変化回数カウントおよび割合カウントを計測し、それらの結果から網点、文字、写真の識別を行う。論理演算により網点領域の特徴量が抽出された場合には網点、最大信号レベル差、Ｐ値化したときの、エッジの有無、変化点数、および最上位レベルもしくは最下位レベルの画素の割合が所定の条件を満足する場合には文字領域と判定され、網点とも文字とも判定されなかった画素は写真画素と判定される。また、注目画素に関して、所定の大きさのウインドウを用いて、ビットで表した画素値の論理和および論理積から網点の特徴量を得る。また、周辺画素を参照して、注目画素が網点候補画素か否かを決定する。
【００３３】
また、カラー画像を構成する各信号に関して、論理演算を用いて網点の特徴量を計測し、その結果を用いて注目画素が網点候補画素か否かを決定する。
【００３４】
また、網点候補画素に判定されなかった画素に関して、最大信号レベル差、エッジ検出結果および変化回数を用いて文字候補画素か否かを決定する。
【００３５】
また、網点候補画素に判定されなかった画素に対して、カラー画像を構成する各信号に関して最大信号レベル差、エッジ検出および変化回数を検出し、それらの結果を用いて文字候補画素か否かを決定する。
【００３６】
また、網点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、最大信号レベル差、エッジ検出、変化回数および割合カウントの結果が所定の条件を満足した場合に文字候補画素と判定し、満足しなかった場合は写真候補画素と判定する。
【００３７】
また、網点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素に対して、カラー画像を構成する各信号に関して、最大信号レベル差、エッジ検出、変化回数および割合カウントを検出し、これらの結果を用いて注目画素が文字候補画素か否かを判定し、それ以外の画素に関しては写真候補画素と判定する。
【００３８】
また、注目画素を含むＭ７×Ｎ７のウインドウについて、網点と判定された画素と文字と判定された画素をカウントし、その結果に基づいてフィルタのパラメータを決定する。
【００３９】
また、入力された画素信号の分離結果に基づいて、文字領域には２値化を行った後にエッジを保存できる２値データの圧縮アルコリズムを施し、写真領域には多値データに適した画像圧縮アルコリズムを施し、網点領域にはローパスフィルタリングを行った後に多値データに適した画像圧縮アルコリズムを施す。
【００４０】
また、入力された画像信号の分離結果に基づいて、文字領域には固定閾値を用いることでエッジを保存できる２値化アルコリズムを施し、写真領域には階調変化に対応した画像２値化アルコリズムを施し、網点領域にはローパスフィルタリングを行った後に階調変化に対応した画像２値化アルコリズムを施すことで、高品質な２値画像データを得る。
【００４１】
【実施例】
以下、この発明の各実施例を、４ライン分のラインバッファを備えた複写機等のような画像処理装置を例にとって説明する。
実施例１．
まず、この発明の第１の発明の一実施例による画像領域分離方法におけるアルゴリズムについて説明する。１画素８ビットの画像データはライン毎に入力され、４ライン分のラインバッファ(図示せず)に保存される。まず、ラインバッファの画像データを用いて、網点の特徴量抽出を行う(Ｓ１)。
【００４２】
図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３ウインドウにおいて、注目画素の画素値がウインドウ内で最大であるか、最小であるかを判定する。なお、図２において、黒丸は注目画素を表す。注目画素の画素値がウインドウ内で最大でも、最小でもない場合は非網点候補画素とする。
【００４３】
注目画素の画素値がウインドウ内で最大であった場合は、注目画素の８近傍に位置する画素の内、図４の(ａ)から(ｄ)に示す４つのペアについて、以下の式(１ａ)、(１ｂ)、(１ｃ)、(１ｄ)を用いて、ｅ1、ｅ2、ｅ3、ｅ4の４つの評価値を算出する。
【００４４】
ｅ1＝Ｉ0−（Ｉ1∪Ｉ8）                        ・・・(１ａ)
ｅ2＝Ｉ0−（Ｉ2∪Ｉ7）                        ・・・(１ｂ)
ｅ3＝Ｉ0−（Ｉ4∪Ｉ5）                        ・・・(１ｃ)
ｅ4＝Ｉ0−（Ｉ3∪Ｉ6）                        ・・・(１ｄ)
【００４５】
なお、図４で黒丸は注目画素、網がけした丸が参照する画素のペアを示し、式(１ａ)、(１ｂ)、(１ｃ)、(１ｄ)でＩ0は注目画素の画素値、Ｉk(ｋ＝１、２・・・８)は注目画素の８近傍に位置する画素の画素値であり、ｋは図３における番号であり、参照する画素の注目画素に対する位置を表す。図３において、黒丸は注目画素を表す。また、∪はビットで表した画素値に関して、各ビット毎に論理和を計算する処理を表す。得られた４つの評価値全てが閾値ｔｈ6より大きい場合、注目画素を網点候補画素に判定する(Ｓ２)。なお、ここで閾値ｔｈ6は８に設定している。
【００４６】
注目画素の画素値がウインドウ内で最小であった場合は、注目画素の８近傍に位置する画素で図４に示す４つのペアについて、式(２ａ)、(２ｂ)、(２ｃ)、(２ｄ)を用いて、ｅ5、ｅ6、ｅ7、ｅ8の４つの評価値を算出する。
【００４７】
ｅ5＝{２(Ｉ1∩Ｉ8)＋(Ｉ1＋Ｉ8)}／４−Ｉ0      ・・・(２ａ)
ｅ6＝{２(Ｉ2∩Ｉ7)＋(Ｉ2＋Ｉ7)}／４−Ｉ0      ・・・(２ｂ)
ｅ7＝{２(Ｉ4∩Ｉ5)＋(Ｉ4＋Ｉ5)}／４−Ｉ0      ・・・(２ｃ)
ｅ8＝{２(Ｉ3∩Ｉ6)＋(Ｉ3＋Ｉ6)}／４−Ｉ0      ・・・(２ｄ)
【００４８】
式(２ａ)、(２ｂ)、(２ｃ)、(２ｄ)でＩ0は注目画素の画素値、Ｉk(ｋ＝１、２・・・８)は注目画素の８近傍に位置する画素の画素値であり、ｋは図３における番号であり、参照する画素の注目画素に対する位置を表す。また、∩はビットで表した画素値に関して、各ビット毎に論理積を計算する処理を表す。得られた４つの評価値全てが閾値ｔｈ6より大きい場合、注目画素を網点候補画素と判定する(Ｓ２)。なお、ここで閾値ｔｈ6は８に設定している。
【００４９】
注目画素が非網点候補画素、即ち網点候補画素に判定されなかった場合、注目画素の左右４画素を参照して、網点候補画素が存在した場合は注目画素を網点候補画素にする(Ｓ２)。ここで非網点候補画素と判定された画素に関しては、文字候補画素か写真候補画素かを判定する処理を行う。
【００５０】
文字候補画素か写真候補画素かを判定する処理は次のように行う。まず、ラインバッファに保存された画素データに関して、図２の(ｂ)に示すような注目画素を中心にした５×３のウインドウにおいて、ウインドウ中で最大の画素値と最小の画素値を検出し、それらの差分を計算することによって最大信号レベル差検出を行う(Ｓ３)。
【００５１】
また、画像データをラプラシアンフィルタを用いて高域強調(Ｓ４)しその後、３値化し(Ｓ５)、この３値化したデータを用いて、パターンマッチングによるエッジ検出(Ｓ６)、変化回数カウント(Ｓ７)、割合カウント(Ｓ８)の３つの処理を行う。
【００５２】
３値化(Ｓ５)は、予め設定した２つの閾値ｔｈhigh，ｔｈlowに関して、画像データを高域強調した値がｔｈhighより大きければ最上位レベルに、ｔｈlowより小さければ最下位レベルに、ｔｈlow以上ｔｈhigh以下であれば中間レベルにすることで実現する(Ｓ５)。
【００５３】
パターンマッチングによるエッジ検出(Ｓ６)は、予め用意した図９に示す３×３の８つのパターンを用いて行う。３値化したデータにおいて、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、図９の(ａ)ないし(ｈ)に示す８つのパターンに関してマッチングを行い、マッチしたパターンがあれば、注目画素をエッジ画素と判定する。なお、図９において、黒丸は最下位レベルの画素値、白丸は最上位レベルの画素値を表す。
【００５４】
次に、図２の(ｃ)に示すような注目画素を中心にした９×３のウインドウにおいて、主走査方向および副走査方向に関して、３値化データの最上位レベルから最下位レベルへの変化回数と、最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の和を各々検出する(Ｓ７)。例えば、図１０の例の場合、黒丸が最下位レベルの画素、白丸が最上位レベルの画素、網がけした丸は中間レベルの画素であり、主走査方向の変化回数は、上段が０、中段が２、下段が１で、計３になる。また、同様に副走査方向の変化回数は１になる。
【００５５】
さらに、３値化したデータに対して図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて割合カウントを行う(Ｓ８)。即ち、注目画素の３値化した画素値が最上位レベルにある場合は、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、３値化した画素値が最上位レベルにある画素の数をカウントし、注目画素の３値化した画素値が最下位レベルにある場合は、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて３値化した画素値が最下位レベルにある画素の数をカウントする。
【００５６】
注目画素の３値化した画素値が最上位レベルでも、最下位レベルでもない場合は、割合カウントの結果を０にする。例えば、図１０の場合、注目画素は最下位レベルの画素であるので、割合カウンタの出力は最下位レベルの画素の数、即ち３になる。
【００５７】
前述の方法を用いて得られた最大信号レベル差、パターンマッチングによるエッジ判定結果、変化回数、割合カウント結果を用いて注目画素が文字候補画素か写真候補画素かを判定する(Ｓ９)。即ち、非網点候補画素に関して、主走査方向および副走査方向の変化回数が閾値ｔｈ1より小さく、最大信号レベル差が閾値ｔｈ2より大きく、かつ注目画素と注目画素の左右２画素にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ3以上存在する場合は、注目画素を文字候補画素と判定する。
【００５８】
また、ここで文字候補画素と判定されなかった画素に関して、割合カウントの結果が０もしくは閾値ｔｈ4より大きく、主走査方向および副走査方向の変化回数が閾値ｔｈ1／２より小さく、最大信号レベル差が閾値ｔｈ2より大きく、かつ注目画素と注目画素の左右２画素にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ3以上存在する場合は、注目画素を文字候補画素と判定する。ここで文字候補画素と判定されなかった画素は写真候補画素になる。なお、閾値ｔｈ1、ｔｈ2、ｔｈ3、ｔｈ4は例えばそれぞれ８、９０、３、４に設定している。
【００５９】
次に、各画素の判定結果に基づいて補正処理を行う(Ｓ１０)。まず、画像データを５×３のブロックに分け、各ブロック毎に網点候補画素の数および文字候補画素の数をカウントする。なお、ウインドウとは、注目画素を中心にした矩形領域であり、ブロックとは画像を矩形領域に分割した場合の１つの矩形領域を指す。
【００６０】
ブロックに網点候補画素が含まれる場合は、当該ブロックに含まれる画素全てを網点画素と判定する。また、ブロックに文字候補画素が含まれており、かつ網点候補画素がない場合は当該ブロックに含まれる画素全てを文字画素に判定する。網点画素にも、文字画素にも判定されなかった画素が写真画素になる。これらの処理を主走査方向の１ライン分行ったのち、１ライン分の画像データをラインバッファに読み込み、次ラインの処理を行う。
【００６１】
次に、この発明の第１１の発明の一実施例による画像領域分離装置を備えた画像処理装置の構成について図５を用いて説明する。図５において、１は注目画素を中心にしたウインドウに関して平滑化を行う平滑化回路である。これは網点と判定された領域に対してモアレを抑制するために、処理を行う部分である。２は文字と判定された領域に対して、強い高域強調を行う強高域強調回路であり、３は写真と判定された領域に対して、弱い高域強調を行う弱高域強調回路である。
【００６２】
写真と判定された領域に対して弱い高域強調を行うのは、誤判定があった場合に写真領域と文字領域の境界部の画質劣化を低減するためである。また、フルカラーのハードコピーの場合は、一般にぼやけたような出力になる場合が多いため、写真領域に弱い高域強調処理を行うことで、高品位な出力を得ることができる。
【００６３】
４は画像信号１０１から画像データを網点領域、文字領域、写真領域に分割する画像領域分離装置に当たる画像領域分離回路であり、５は画像領域分離回路４の出力１０５に基づいて、平滑化回路１、強高域強調回路２、弱高域強調回路３の出力１０２、１０３、１０４を切り替える切替器である。
【００６４】
次に、画像領域分離回路４の構成の一例を図６を用いて説明する。図６は図５の画像領域分離回路４の構成の一例を示したものであり、６ａは画像信号１０１を高域強調する高域強調回路、６ｂは高域強調したあと３値化する３値化回路、７は注目画素が網点候補画素か否かを識別する網点識別回路、８は注目画素が文字候補画素か否かを識別する文字識別回路、９は網点識別回路７および文字識別回路８の結果を、周辺の画素の識別結果を用いてブロック毎に補正する補正回路である。
【００６５】
網点識別回路７の入力は画像信号１０１であり、文字識別回路８の入力は画像信号１０１および３値化回路６の出力１０６である。網点識別回路７の出力は文字識別回路８へも入力されており、網点識別回路７からの信号を参照して網点候補画素と判定された画素に関しては文字識別回路８は処理を行わない。そして補正回路９の出力１０５が画像領域分離回路４の出力であり、網点とも文字とも判定されなかった画素が写真画素と判定される。
【００６６】
なお、網点特徴量抽出手段が網点識別回路７で構成され、高域強調手段が高域強調回路６ａで構成され、Ｐ値化手段が３値化回路６ｂで構成され、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段が文字識別回路８で構成され、補正手段が補正回路９で構成される。
【００６７】
また、上記実施例では用いるウインドウを３×３や５×３など矩形状のものとしたが、ウインドウサイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、用いるブロックを５×３など矩形状のものとしたが、サイズおよび形状は任意のものでよい。また、上記実施例では、４ラインのバッファを用いたが、たとえば３ライン必要になるウインドウやブロックを用いる場合、４ライン以上のバッファであれば同様の効果が得られるのは言うまでもない。
【００６８】
また、網点と判定された領域に平滑化処理を行う平滑化回路を用いたが、他のモアレ抑制手法や各種ローパスフィルタを用いた回路であっても構わない。また、高域強調処理においてラプラシアンフィルタを用いたが、他の高域強調処理であっても構わない。また上記実施例では、フィルタリングの回路を３つ用いたがフィルタのパラメータだけを制御することで、ローパスおよび高域強調処理を実現する単一の回路であっても構わない。
【００６９】
また、上記実施例では、網点を識別する際に、注目画素の８近傍に位置する４つのペアを参照したが、参照画素は他の組み合わせのペアでもよく、また、８近傍画素の中から２つ以上選択したものであっても構わない。また、網点を識別する際に、注目画素の左右４画素を参照したが、参照する画素は、例えば左右６画素であっても構わない。また、本実施例では、３値化する回路を用いているが、例えば０から２５５までのレベルを持つ画像データを用いる場合であれば２５６より少ない階調にする回路であればよい。
【００７０】
また、平均値回路１は重み付け平均を用いるようなものであっても構わない。上記実施例では、エッジ画素か否かの判定にパターンマッチングを用いたが、例えばラプラシアンフィルタを用いたエッジ検出手段であっても構わない。また、文字を識別する際に、エッジ画素に関して、注目画素の左右２画素を参照したが、参照する画素は、例えば左右４画素であっても構わない。主走査方向の変化回数を用いる場合の他、副走査方向を用いる場合、主走査方向と副走査方向の両方を用いる場合が考えられるが、これらの内のいずれであってもよい。また、閾値として所定の値を用いるものを示したが、フレキシブルなものにしてもよい。
【００７１】
実施例２．
次に、この発明の第２および第１２発明に係る網点識別回路の構成の一例を図を用いて説明する。図７は図６の網点識別回路７の回路構成の一例を示すブロック図であり、上述の実施例１で示した方法で網点候補画素か否かを識別する処理を行う。図７において１０１は画像信号、７１は最大値判定回路、７２は最小値判定回路、７３ａおよび７３ｂは平均値回路、７４、７７ａおよび７７ｂは論理積回路、７５および７８は論理和回路、７６ａおよび７６ｂは比較器である。
【００７２】
最大値判定回路７１は、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、注目画素の８近傍に位置する４つの画素のペアの画素値が注目画素の値に比べて小さいか否かを判定する回路であり、全て小さければ１を、そうでなければ０を出力する。なお、図２で黒丸は注目画素を表す。
【００７３】
同様に、最小値判定回路７２は、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、注目画素の８近傍に位置する４つの画素のペアの画素値が注目画素の値に比べて大きいか否かを判定する回路であり、全て大きければ１を、そうでなければ０を出力する。
【００７４】
論理和回路７５は、式(１ａ)、(１ｂ)、(１ｃ)、(１ｄ)において参照する各ペアのビットで表した画素値の論理和∪を計算する回路であり、得られた論理和値１１７は、比較器７６ａにおいて注目画素値(画像信号)１０１と比較される。
【００７５】
比較器７６ａは、論理和値１１７と注目画素値１０１の差、即ち評価値ｅ1、ｅ2、ｅ3、ｅ4全てが閾値ｔｈ6より大きければ１、そうでなければ０を出力する。最大値判定回路７１の出力１１６および比較器７６ａの出力１２２は論理積回路７７ａに入力される。論理積回路７７ａは出力１１６と出力１２２の論理積を計算する回路である。
【００７６】
平均値回路７３ａおよび論理積回路７４は式(２ａ)、(２ｂ)、(２ｃ)、(２ｄ)において、それぞれ参照する各ペアの画素値の平均値および論理積∩の部分を計算する回路である。
【００７７】
平均値回路７３ｂは平均値回路７３ａの出力１１９と論理積回路７４の出力１２０の平均値を計算する回路であり、比較器７６ｂは、平均値回路７３ｂの出力１２１と注目画素値の出力１０１との差、即ち評価値ｅ5、ｅ6、ｅ7、ｅ8を計算し、それらの評価値全てが閾値ｔｈ6より大きければ１、そうでなければ０を出力する回路である。
【００７８】
論理積回路７７ｂは、最小値判定回路７２の出力１１８および比較器７６ｂの出力１２３の論理積を計算する回路である。そして、論理和回路７８は、出力１２４と出力１２５の論理和を計算し、注目画素と同ライン上の左右４画素と注目画素に関する論理和の結果をカウントし、カウントした結果が１以上であれば、網点候補画素と判定する回路である。論理和回路７８は、注目画素が網点候補画素であれば１、そうでなければ０を出力する。
【００７９】
なお図７において、網点特徴量抽出手段が７１、７２、７３ａ、７３ｂ、７４、７５、７６ａ、７６ｂ、７７ａおよび７７ｂの回路で構成され、網点候補画素判定手段が７８の回路で構成される。また、方法における各工程もこれに対応する。
【００８０】
また、上記実施例では用いるウインドウを３×３など矩形状のものとしたが、ウインドウサイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、上記実施例では、網点を識別する際に、注目画素の８近傍に位置する４つのペアを参照したが、参照画素は他の組み合わせのペアでもよく、また８近傍画素の中から２つ以上選択したものであっても構わない。
【００８１】
また、網点を識別する際に、注目画素の左右４画素を参照したが、参照する画素は、例えば左右６画素であっても構わない。また、平均値回路は重み付け平均を用いるようなものであっても構わない。また、閾値として所定の値を用いるものを示したが、フレキシブルなものにしてもよい。
【００８２】
実施例３．
次に、この発明の第３および第１３の発明の一実施例を説明する。この実施例は、上記実施例２における、カラー画像に対する画像領域分離方法およびその装置に関するものである。カラー画像の場合には、カラー画像を構成するＲＧＢの各信号に関して、上記実施例２の方法で網点候補画素であるか否かを判定する。次に各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定する。
【００８３】
その他、各画素に関して、各信号に関する判定結果から網点候補画素か否かを決定したあとで、上記実施例２のように周辺画素を参照して補正する方法や、カラー画像を構成する信号の内の１つ、もしくはそれらのいくつかに対して判定を行う方法であっても構わない。また、カラー画像を構成する信号はＲＧＢ信号に限らず、例えばＹＭＣであっても構わない。
【００８４】
実施例４．
次に、この発明の第４および第１４の発明に係る回路構成を図を用いて説明する。図８は図６における文字識別回路８の回路構成の一例を示すブロック図であり、ここでは上記実施例１で示した方法で文字候補画素か否かを識別する回路および処理について説明する。図８において、８１はエッジ検出を行うパターンマッチング回路、８２は割合カウンタ、８３は変化回数カウンタ、８４は最大信号レベル差検出回路、８５は第１の判定回路、８６は第２の判定回路、８７は論理和回路である。
【００８５】
パターンマッチング回路８１は、３値化した画像信号１０６を入力として、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、図９の(ａ)ないし(ｈ)に示す８個のパターンにマッチするか否かを判定することで、エッジを検出する回路である。図２で黒丸は注目画素を表し、図９では黒丸は最下位レベルの画素値、白丸は最上位レベルの画素値を表す。パターンマッチング回路８１において、パターンマッチングの後、左右２画素および注目画素の内、パターンにマッチした画素数をカウントし、カウントした結果が閾値ｔｈ3以上であれば、注目画素をエッジ画素と判定する。
【００８６】
変化回数カウンタ８２は、３値化した画像信号１０６を入力として、図２の(ｃ)に示すような注目画素を中心とした９×３のウインドウに関して最上位レベルから最下位レベルへの変化回数、および最下位レベルから最上位レベルへの変化回数をカウントする回路である。
【００８７】
最大信号レベル差検出回路８４は、画像信号１０１を入力として、図２の(ｂ)に示すような注目画素を中心にした５×３のウインドウにおいて、最大信号レベルをもつ画素値と最小信号レベルをもつ画素値を検出し、それらの差を出力する回路である。
【００８８】
第１の判定回路８５は、パターンマッチング回路８１、変化回数カウンタ８３および最大信号レベル差検出回路８４の出力１０９、１１１および１１２をもとに、注目画素が文字候補画素か否かを判定する回路である。変化回数カウンタ８１で得られた変化回数が閾値ｔｈ1より小さく、最大信号レベル差検出回路８４で得られた最大信号レベル差が閾値ｔｈ2より大きく、かつパターンマッチング回路で注目画素がエッジ画素であると判断された場合、当該画素を文字候補画素と判定する。第１の判定回路８７の出力１１４は、注目画素が文字候補画素であった場合に１、そうでなかった場合に０になる。
【００８９】
なお、エッジ検出手段がパターンマッチング回路８１で構成され、変化回数カウント手段が変化回数カウンタ８３で構成され、最大信号レベル差検出手段が最大信号レベル差検出回路８４で構成され、文字候補画素判定手段が第１の判定回路８５で構成される。また、方法における各工程もこれに対応する。
【００９０】
また、上記実施例では用いるウインドウを３×３や５×３など矩形状のものとしたが、ウインドウサイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、上記実施例では、３値化する回路を用いているが、例えば０から２５５までのレベルをもつ画像データを用いる場合であれば２５６より少ない階調にする回路であればよい。
【００９１】
また、上記実施例では、エッジ画素か否かの判定にパターンマッチングを用いたが、例えばラプラシアンフィルタを用いたエッジ検出手段であっても構わない。また、文字を識別する際に、エッジ画素に関して、注目画素の左右２画素を参照したが、参照画素は左右４画素であっても構わない。また、主走査方向の変化回数を用いる場合の他、副走査方向を用いる場合、主走査方向と副走査方向の両方を用いる場合が考えられるが、これらの内のいずれであってもよい。また閾値として所定の値を用いるものを示したが、フレキシブルなものにしてもよい。
【００９２】
実施例５．
次に、この発明の第５および第１５の発明の一実施例を説明する。この実施例は、上記実施例４における、カラー画像に対する画像領域分離方法およびその装置に関するものである。カラー画像の場合には、カラー画像を構成するＲＧＢの各信号に関して、上記実施例４の方法でエッジ測定、変化回数、最大信号レベル差を計測する。ＲＧＢの各信号の全てに関して変化回数が閾値ｔｈ1より小さく、かつ各信号の内、少なくとも１つに関して最大信号レベル差が閾値ｔｈ2より大きく、ＲＧＢの各信号の全てに関して注目画素がエッジ画素であった場合に当該画素を文字候補画素と判定する。
【００９３】
その他、カラー画像を構成する信号の内の１つ、もしくはそれらのいくつかに対して判定を行う方法であっても構わない。また、カラー画像を構成する信号はＲＧＢ信号に限らず、例えばＹＭＣであっても構わない。
【００９４】
実施例６．
次に、この発明の第６および第１６の発明に係る回路構成を図を用いて説明する。実施例４で説明したように、図８は図６における文字識別回路８の回路構成の一例を示すブロック図であり、ここでは上記実施例１で示した方法で文字候補画素と写真候補画素を識別する回路および処理について説明する。
【００９５】
図８において、割合カウンタ８２は、３値化された画像信号１０６を入力として、図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、注目画素が最上位レベルの画素ならば、最上位レベルの画素の数を、注目画素が最下位レベルの画素ならば、最下位レベルの画素数をカウントする回路である。なお、割合カウンタ８２は注目画素の画素値が中間レベルの場合は０を出力する。
【００９６】
第２の判定回路８６は割合カウント８２の結果に加え、上記実施例４の方法で得られたパターンマッチング回路８１のエッジ判定結果、変化回数カウンタ８３の変化回数および最大信号レベル差検出回路８４の最大信号レベル差を入力にして、注目画素が文字候補画素か否かを判定する。即ち、割合カウントの結果が０または閾値ｔｈ4より大きく、変化回数が閾値ｔｈ1／２より小さく、最大信号レベル差が閾値ｔｈ2より大きく、かつ注目画素がエッジ画素であると判定された場合に当該画素を文字候補画素に判定する。
【００９７】
論理和回路８７は第１の判定回路８５と第２の判定回路８６の出力結果の論理和を計算する回路である。論理和回路８６の出力１０８が文字識別回路８の出力になる。
【００９８】
なお、エッジ検出手段がパターンマッチング回路８１で構成され、変化回数カウント手段が変化回数カウンタ８３で構成され、最大信号レベル差検出手段が最大信号レベル差検出回路８４で構成され、分割カウント手段が分割カウンタ８２で構成され、写真候補画素判定手段が第２の判定回路８６で構成される。また、方法における各工程もこれに対応する。
【００９９】
また、上記実施例では用いるウインドウを３×３や５×３など矩形状のものとしたが、ウインドウサイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、この実施例では、３値化する回路を用いているが、例えば０から２５５までのレベルをもつ画像データを用いる場合であれば２５６より少ない階調にする回路であればよい。
【０１００】
また、この実施例では、エッジ画素か否かの判定にパターンマッチングを用いたが、例えばラプラシアンフィルタを用いたエッジ検出手段であっても構わない。主走査方向の変化回数を用いる場合の他、副走査方向を用いる場合、主走査方向と副走査方向の両方を用いる場合が考えられるが、これらの内のいずれであってもよい。また、閾値として所定の値を用いるものを示したが、フレキシブルなものにしてもよい。
【０１０１】
実施例７．
次に、この発明の第７および第１７の発明の一実施例を説明する。この実施例は、実施例６における、カラー画像に対する画像領域分離方法およびその装置に関するものである。カラー画像の場合は、カラー画像を構成するＲＧＢの各信号に関して、上記実施例６の方法で、エッジ判定、割合カウント、変化回数カウント、最大信号レベル差検出を実行する。ＲＧＢの各信号の少なくとも１つについて、割合カウントの結果が０または閾値ｔｈ4より大きく、ＲＧＢの各信号の全てに関して変化回数が閾値ｔｈ1より小さく、かつＲＧＢの各信号の内、少なくとも１つに関して最大信号レベル差が閾値ｔｈ2より大きく、注目画素がエッジ画素である場合に当該画素を文字候補画素と判定する。
【０１０２】
その他、カラー画像を構成する信号の内の１つ、もしくはそれらのいくつかに対して判定を行う方法であっても構わない。また、カラー画像を構成する信号はＲＧＢ信号に限らず、例えばＹＭＣであっても構わない。
【０１０３】
実施例８．
次に、この発明の第８および第１８の発明の一実施例について説明する。以降の実施例は上述に実施例による画像領域分離方法および装置を含む画像処理方法および装置に関するものである。この実施例の画像処理装置は図５に示す構成を有しており、特に、上記実施例による画像領域分離回路４で得られた結果に基づいて、各回路のパラメータを変更するものである。
【０１０４】
図５の切替器５は、画像領域分離回路４の判定結果をもとに、３つの信号１０２、１０３、１０４を選択する。図５の平滑化回路１、強高域強調回路２、低高域強調回路３は、画像領域分離回路４からの破線で示す信号Ｐを入力して、フィルタリングのパラメータ等を変更する。例えば平滑化処理の場合、次のように実施する。
【０１０５】
まず、ある変数ｆを設定し、ｆの初期値を０にする。次に図２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおける、注目画素以外の画素に関して、網点画素の場合はｆをインクリメントし、文字画素の場合はデクリメントする。カウントしたｆが０より大きく、かつ注目画素が網点画素の場合、式(３)を用いて平滑化を行う。
【０１０６】
Ｉout＝{Ｉ0＋ｆΣ8k=1Ｉk}／(１＋ｆ)            ・・・(３）
【０１０７】
式(３)において、Ｉoutが平滑化後の画素値、Ｉ0が注目画素の画素値、Ｉkが注目画素を中心にした３×３ウインドウに含まれる注目画素以外の画素の画素値を表す。
【０１０８】
図２の(ｃ)に示すような９×３のウインドウにおいて、網点画素と文字画素が含まれる場合は誤判定とみなして、フイルタリングを行わない。また、カラー画像の場合は式(３)をカラー画像を構成する各信号に適用する。
【０１０９】
なお、画像領域分離手段およびパラメータ調整手段が画像領域分離回路４で構成され、平滑化手段が平滑化回路１で構成され、強高域強調手段が強高域強調回路２で構成され、弱高域強調手段が弱高域強調回路３で構成される。また、方法の各工程はこれに対応する。
【０１１０】
また、この実施例では用いるウインドウを５×３などを用いたが、ウインドウサイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、閾値として所定の値を用いるものを示したが、フレキシブルなものにしてもよい。また、この実施例では、フイルタリングの回路を３つ用いたがフイルタのパラメータだけを制御することで、ローパスおよび高域強調処理を実現する単一の回路であっても構わない。また、カラー画像に適用する場合、文字領域、網点領域、写真領域で適応的に色変換処理を加えてもよい。
【０１１１】
実施例９．
次に、この発明の第９および第１９の発明の一実施例について説明する。図１１はこの実施例の画像処理装置の構成を示す。図１１において１、４および５はそれぞれ上記実施例１で示した平滑化回路、画像領域分離回路、切替器であり、平滑化回路１は画像信号に対して平滑化処理を、画像領域分離回路４は網点画素、文字画素、写真画素の識別処理を、切替器５は入力された３つの信号１２６、１２７および１２８を画像領域分離回路４からの信号１０５に従って切り替える処理をそれぞれ行う。
【０１１２】
２ａは、画像信号を８×８のブロック毎に画像信号の平均値を計算し、平均値より大きい画像信号を１、平均値以下の画像信号を０にすることで２値化を行った後、ＭＨ(Ｍodified Ｈuffman)符号化法を用いて符号化を行う回路である。ＭＨ符号化はライン毎に白ラインの長さ、即ち０信号の連続する長さと、黒ラインの長さ、即ち１信号の連続する長さをそれらの出現頻度に応じて符号化していく方式である。
【０１１３】
１ａおよび３ａは、静止画像標準符号化方式の１つであるＪＰＥＧ
(Ｊoint Ｐhotographic Ｅxperts Ｇroup)方式の符号化を行う回路である。ＪＰＥＧ方式は静止画像を符号化する国際標準方式であり、８×８のブロック毎にＤＣＴ(Ｄiscrete Ｃosine Ｔransform)を行い、得られたＤＣＴ係数を量子化して符号化を行う方式である。
【０１１４】
切替器５は、画像領域分離回路４の出力に従って１２６、１２７および１２８の３つの信号を切り替えるが、文字領域と判定された場合には信号１２６、網点領域と判定された場合には信号１２７、写真領域と判定された場合には信号１２８を選択する。また、切替器５は画像領域分離回路４の出力を用いて各ブロックの符号の前に文字か否かのマーク信号を挿入する。網点の場合は、画像信号に平滑化処理を行った後、符号化を行うことで効率のいい圧縮率を実現する。
【０１１５】
なお、画像領域分離手段が画像領域分離回路４で構成され、網点領域処理手段が平滑化回路１およびＪＰＥＧ符号化回路１ａで構成され、文字領域処理手段がＭＨ符号化回路２ａで構成され、写真領域処理手段がＪＰＥＧ符号化回路３ａで構成される。また、方法の各工程はこれに対応する。
【０１１６】
この実施例では符号化処理として、ＭＨ方式及びＪＰＥＧ方式を用いたが、他の符号化法であっても構わない。画像符号化法としてＪＰＥＧを用いたため、８×８のブロック毎に処理を行ったが、他の符号化法を用いる場合、ブロックサイズは用いる符号化法に応じて、他のものを用いても構わない。
【０１１７】
実施例１０．
次に、この発明の第１０および第２０の発明の一実施例について説明する。図１２はこの実施例の画像処理装置の構成を示す。図１２において１、４および５はそれぞれ上記実施例１で示した平滑化回路、画像領域分離回路、切替器であり、平滑化回路１は画像信号に対して平滑化処理を、画像領域分離回路４は網点画素、文字画素、写真画素の識別処理を、切替器は入力された３つの信号１３０、１３１および１３２を画像領域分離回路４からの信号１０５に従って切り替える処理をそれぞれ行う。
【０１１８】
２ｂは、画像信号に関して４×４のブロック毎に画像信号の平均値を計算し、平均値より大きい画像信号を最大レベルの信号、平均値以下の画像信号を最小レベルの信号にすることで２値化を行う回路である。
【０１１９】
１ｂおよび３ｂは、画像信号を４×４のマトリックスによるディザ法を用いて、２値化を行う回路である。即ち、画像信号に関して４×４のブロック毎に１６段階に量子化し、図１３に示すマトリクスの値と比較して、画像信号の方が大きければ最大レベルの信号、小さければ最小レベルの信号を出力する。
【０１２０】
切替器５は、画像領域分離回路４の出力に従って１３０、１３１および１３２の３つの信号を切り替えるが、文字領域と判定された場合には信号１３０、網点領域と判定された場合には信号１３１、写真と判定された場合には信号１３２を選択する。網点の場合は画像信号に平滑化処理を行った後、２値化処理を行うことで高品質な出力を得ることができる。
【０１２１】
なお、画像領域分離手段が画像領域分離回路４で構成され、網点領域処理手段が平滑化回路１およびディザ処理回路１ｂで構成され、文字領域処理手段が単純２値化回路２ｂで構成され、写真領域処理手段がディザ処理回路３ｂで構成される。また、方法の各工程はこれに対応する。
【０１２２】
また、この実施例では、文字領域の２値化処理として、ブロック内の平均値を用いた２値化法を用いたが、例えば固定の閾値を用いた２値化法であっても構わない。また、網点領域および写真領域において、４×４のマトリックスによるディザ処理を用いたが、用いるマトリックスは、例えば１６×１６であってもよく、またディザ処理でなく誤差拡散法等を用いても構わない。
【０１２３】
【発明の効果】
以上のようにこの発明の第１および第１１の発明によれば、画像領域分離装置に入力される画像信号に関して、注目画素を含むウインドウにおいて、論理演算を用いて網点の特徴を検出することで、従来の網点領域の検出にエッジ検出結果のみを用いる場合などに比べて分離精度が向上し、かつパターンマッチングによるエッジ検出、割合カウント、変化回数カウント、最大信号レベル差検出を行うことで文字領域と写真領域の分離精度が向上するという効果が得られる。
【０１２４】
また、注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素を分類した後、ブロック毎に分類結果を用いて、最終的な網点画素、文字画素、写真画素を決定することで誤判定を低減し、フイルタリングなど分離結果を用いた処理における有効性を高める効果がある。
【０１２５】
また、パターンマッチングによるエッジ検出、割合カウント、変化回数カウントにおいて、高域強調し、Ｐ値化した画像信号を用いることによって、画像信号をそのまま用いる場合に比べて文字の特徴を的確に検出できるという効果がある。
【０１２６】
また、この発明の第２および第１２の発明によれば、注目画素を含むウインドウにおいて、注目画素が最大値もしくは最小値であるかを判定し、当該ウインドウに含まれる注目画素以外の画素について論理演算を用いて網点のもつ特徴を定量的に算出することによって、従来のエッジ検出手段のみを用いる場合などに比べて網点領域の分離精度が向上するという効果がある。
【０１２７】
また、注目画素が網点領域に含まれるか否かを判定する特徴量を算出する際、ハードウエア上構成が容易な論理演算を用いることで、高速かつ高精度に網点の特徴量を算出できるという効果がある。
【０１２８】
また、注目画素に関して論理演算を用いて当該画素が網点候補画素か否かの判定を行った後、注目画素を含むウインドウにおいて補正を行うことで、網点の分離精度を上げることができるという効果がある。
【０１２９】
また、この発明の第３および第１３の発明によれば、カラー画像を構成する各信号に関して、網点の特徴を有するか否かの判定を行い、それらの結果に基づいて注目画素が網点画素か否かの判定を行うことで、カラー網点の分離精度を上げることができるという効果がある。
【０１３０】
また、この発明の第４および第１４の発明によれば、変化回数カウント、最大信号レベル差検出およびパターンマッチングによるエッジ検出を併用することによって、文字領域の特徴量を適切に算出し、従来の網点領域と文字領域における誤判定を低減する効果がある。
【０１３１】
また、入力された画像信号に高域強調を行った後、Ｐ値化した信号において、パターンマッチングを行うことによって、文字領域のもつエッジの連続性を適切に検出するという効果がある。
【０１３２】
また、入力された画像信号に高域強調を行った後、Ｐ値化した信号において、変化回数をカウントすることによって、文字領域のもつ特性を適切に検出するという効果がある。
【０１３３】
また、この発明の第５および第１５の発明によれば、カラー画像を構成する各信号に関して、変化回数カウント、最大信号レベル差検出、パターンマッチングによるエッジ検出を行い、それらの結果に基づいて注目画素が文字画素か否かの判定を行うことで、黒文字だけでなく、カラー文字領域に関しても分離精度を上げることができるという効果がある。
【０１３４】
また、この発明の第６および第１６の発明によれば、上述の網点領域識別処理および文字領域識別処理以外に、割合カウント、変化回数カウント、最大信号レベル差検出、パターンマッチングによるエッジ検出を用いた処理を併用することで、文字領域における誤判定を低減する効果がある。
【０１３５】
また、入力された画像信号に高域強調を行った後、Ｐ値化を行い最上位レベルに含まれる画素及び最下位レベルに含まれる画素をカウントする割合カウントを併用することで、上述の文字領域識別処理を用いた識別結果に文字領域を適切に追加補正し、結果として写真領域の分離精度を上げるという効果がある。
【０１３６】
また、この発明の第７および第１７の発明によれば、カラー画像を構成する各信号に関して、割合カウント、変化回数、最大信号レベル差検出、パターンマッチングによるエッジ検出を行い、それらの結果に基づいて注目画素が文字画素か否かを追加判定することで、黒文字だけでなく、カラー文字領域に関しても分離精度を上げることができるという効果がある。
【０１３７】
また、この発明の第８および第１８の発明によれば、注目画素を含むウインドウにおいて、網点と判定された画素と文字と判定された画素をカウントし、その結果に基づいて、文字領域に適用する高域強調フイルタおよび網点候補領域に適用するローパスフイルタのパラメータを変化させることで、例えば網点と判定された領域と文字と判定された領域が隣合うような誤判定が存在した場合であっても画質を劣化させることなく、出力することができるという効果がある。
【０１３８】
また、写真領域と判定された画素に対しても、弱い高域強調フイルタを適用することによって、写真領域と文字領域における誤判定による画質劣化を低減でき、また例えばカラーハードコピー機器に応用する場合、より鮮明な出力画像を得ることができるという効果がある。
【０１３９】
また、この発明の第９および第１９の発明によれば、文字と判定された領域、網点と判定された領域、写真と判定された領域にそれぞれ、ＭＨ符号化、平滑化処理を併用したＪＰＥＧ方式符号化、ＪＰＥＧ方式符号化を適用することによって、それぞれの領域の特徴を保存した高効率な符号化を行うことができるという効果がある。
【０１４０】
また、この発明の第１０および第２０の発明によれば、文字と判定された領域、網点と判定された領域、写真と判定された領域にそれぞれ、固定閾値などを用いた２値化処理、平滑化処理を併用したディザ処理、ディザ処理を適用することによって、それぞれの領域の特徴に応じた適切な２値化を行うことができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の一実施例による画像領域分離方法の処理工程を示すフローチャートである。
【図２】  この発明で使用される注目画素を中心にした各種ウインドウの例を示す図である。
【図３】  注目画素を中心にした３×３のウインドウに関して注目画素周辺の画素の参照例を示す図である。
【図４】  この発明による画像領域分離処理における網点識別処理中で網点の特徴量を算出する際に注目画素に対して参照する周辺画素の例を示す図である。
【図５】  この発明の一実施例による画像領域分離装置を備えた画像処理装置の構成を示す図である。
【図６】  この発明の一実施例による画像領域分離回路の構成を示す図である。
【図７】  この発明の一実施例による画像領域分離回路中の網点識別回路の構成を示す図である。
【図８】  この発明の一実施例による画像領域分離回路中の文字識別回路の構成を示す図である。
【図９】  この発明の文字識別回路中のパターンマッチングにおいて参照するパターンの例を示す図である。
【図１０】  この発明の文字識別回路中の変化回数カウントおよび割合カウントの動作を説明するための図である。
【図１１】  この発明の画像領域分離装置を備えた画像処理装置の別の実施例の構成を示す図である。
【図１２】  この発明の画像領域分離装置を備えた画像処理装置のさらに別の実施例の構成を示す図である。
【図１３】  この発明のディザ処理回路において用いるマトリックスの図である。
【図１４】  従来の画像領域分離方式を示す図である。
【符号の説明】
１  平滑化回路、１ａ、３ａ  ＪＰＥＧ符号化回路、１ｂ、３ｂ  ディザ処理回路、２  強高域強調回路、２ａ  ＭＨ符号化回路、３  弱高域強調回路、４  画像領域分離回路、５  切替器、６ａ  高域強調回路、６ｂ  ３値化回路、７  網点識別回路、８  文字識別回路、９  補正回路、７１  最大値判定回路、７２最小値判定回路、７３ａ、７３ｂ  平均値回路、７４、７７ａ、７７ｂ  論理積回路、７５、７８、８７  論理和回路、７６ａ、７６ｂ  比較器、８１  パターンマッチング回路、８２  割合カウンタ、８３  変化回数カウンタ、８４  最大信号レベル差検出回路、８５  第１の判定回路、８６  第２の判定回路。
【図１】
0003644716.tif 000002
【図２】
0003644716.tif 000003
【図３】
0003644716.tif 000004
【図４】
0003644716.tif 000005
【図５】
0003644716.tif 000006
【図６】
0003644716.tif 000007
【図７】
0003644716.tif 000008
【図８】
0003644716.tif 000009
【図９】
0003644716.tif 000010
【図１０】
0003644716.tif 000011
【図１１】
0003644716.tif 000012
【図１２】
0003644716.tif 000013
【図１３】
0003644716.tif 000014
【図１４】
0003644716.tif 000015