(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
原稿画像の各画素を含まれる画像領域を識別し、画像領域の識別結果に応じて画素毎に処理を実行する画像処理装置において、
注目画素及び注目画素を中心とする複数の周辺画素により構成される局所ブロックの各画像信号と総和が−１であるフィルタ係数との積和演算により画像のエッジ部に位置する画素を検出するエッジ検出手段と、注目画素が含まれる画像領域を識別する識別手段と、を設け、
前記識別手段が、写真領域、文字領域及び網点領域の特性を表す特徴量である前記局所ブロックの各画像信号における最大信号レベルと最小信号レベルとの差異である最大濃度差、及び、前記局所ブロックにおいて主走査方向及び副走査方向のそれぞれについて隣接する２画素間の画像信号の差分を順次加算した総和の小さい方の値である煩雑度をパラメータとして各領域の領域境界を定めたテーブルを、前記エッジ検出手段によって検出した局所ブロックにおけるエッジ部画素の連続数をパラメータとして複数備え、
前記エッジ検出手段の検出結果に基づいて前記エッジ部画素の連続数を算出するとともに、局所ブロックにおける画像信号に基づいて前記最大濃度差及び前記煩雑度を算出し、算出したエッジ部画素の連続数に応じたテーブルを選択し、最大濃度差及び煩雑度によって特定される注目画素が選択したテーブルにおいて写真領域、文字領域または網点領域のいずれに含まれるかを識別す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、電子ファイル、ディジタル複写機、ファクシミリ及びスキャナ等を構成する画像処理装置に関し、特に、原稿を走査して得られた画像信号に対して、各画素の特性に応じた最適な処理を行う画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル複写機やファクシミリでは、文字部分、写真部分または網点部分が存在する原稿、または、これらの複数の部分が混在する原稿をＣＣＤイメージセンサらにより読み取って得られた画像信号に対して、記録画像の画質を向上させるための画像処理を実行する画像処理装置が設けられている。この画像処理は、読み取った画像が文字、写真または網点のいずれの画像種類であるかを識別し、その識別結果に応じて各画素毎に最適な処理を行うようにしたものである。
【０００３】
例えば、特開平６−１５００５９号公報には、原稿画像を複数画素からなるブロックに分割し、パターンマッチングによって原稿画像の画像種類を識別するようにした構成が開示されている。この構成では、複数の基準パターンを予め準備しておき、原稿画像のパターンを基準パターンと比較することにより原稿画像の画像種類を決定する。
【０００４】
また、特開平８−１４９２９７号公報には、網点画像における画像データの周期性を利用して、原稿画像の１ライン分の画像データの周期性を検出することにより、注目画素が網点画像部分であるか否かを識別するようにした構成か開示されている。
【０００５】
さらに、特開昭６１−１９４９６８号公報には、ブロック内の画素の主走査方向と副走査方向とにおける信号レベルの変化している画素を計測し、その変化係数の総和を予め設定した値と比較することにより、注目画素が網点写真画像部分であるか否かを識別するようにした網点写真領域識別方法が開示されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、特開平６−１５００５９号公報に開示されているようなパターンマッチングを用いた画像識別処理では、多数のパターンを予め準備しておく必要があり、必要とするメモリ容量が膨大になるとともに、汎用性に乏しい問題がある。
【０００７】
また、特開平８−１４９２９７号公報に開示されているような１ライン分の画像情報における周期性を検出する方法では、濃度が低くドットサイズが小さい網点領域では、網点ドットが１ライン上に位置することは稀であり、網点部分を確実に識別することができない場合が生じる。このために、複数のラインにより２次元領域で周期性を検出することとすると、ドットの周期性に合わせて多数のブロックメモリが必要になり、コストの上昇を招く問題がある。
【０００８】
さらに、特開昭６１−１９４９６８号公報に開示されているような網点写真部分の連続性を検出するものでは、網点領域の検出はできるものの、信号レベルの変化が小さい写真部分を文字部分と識別することが困難で、網点写真部分を確実に識別することはできない。
【０００９】
この発明の目的は、小規模な回路構成で原稿画像の各画素が複数種の画像領域のいずれに含まれるかを確実に識別することができる画像処理装置を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載した発明は、原稿画像の各画素を含まれる画像領域を識別し、画像領域の識別結果に応じて画素毎に処理を実行する画像処理装置において、
注目画素及び注目画素を中心とする複数の周辺画素により構成される局所ブロックの各画像信号と総和が−１であるフィルタ係数との積和演算により画像のエッジ部に位置する画素を検出するエッジ検出手段と、注目画素が含まれる画像領域を識別する識別手段と、を設け、
前記識別手段が、写真領域、文字領域及び網点領域の特性を表す特徴量である前記局所ブロックの各画像信号における最大信号レベルと最小信号レベルとの差異である最大濃度差、及び、前記局所ブロックにおいて主走査方向及び副走査方向のそれぞれについて隣接する２画素間の画像信号の差分を順次加算した総和の小さい方の値である煩雑度をパラメータとして各領域の領域境界を定めたテーブルを、前記エッジ検出手段によって検出した局所ブロックにおけるエッジ部画素の連続数をパラメータとして複数備え、
前記エッジ検出手段の検出結果に基づいて前記エッジ部画素の連続数を算出するとともに、局所ブロックにおける画像信号に基づいて前記最大濃度差及び前記煩雑度を算出し、算出したエッジ部画素の連続数に応じたテーブルを選択し、最大濃度差及び煩雑度によって特定される注目画素が選択したテーブルにおいて写真領域、文字領域または網点領域のいずれに含まれるかを識別することを特徴とする。
【００１１】
請求項１に記載した発明においては、注目画素及び注目画素を中心とする複数の周辺画素により構成される局所ブロックの各画像信号と総和が−１であるフィルタ係数との積和演算により画像のエッジ部に位置するエッジ部画素が検出される。フィルタ計数の総和が−１であるフィルタを用いてエッジ検出を行うと、原稿の文字領域や網点領域等の低濃度領域のエッジ部のみが検出され、写真領域においてエッジ部は検出されない。したがって、局所ブロックに含まれる複数の画素に対してフィルタ計数の総和が−１であるフィルタを用いてエッジ検出を行うことにより、注目画素が低濃度領域の画像であるか否かが識別される。
【００１２】
局所ブロックに含まれる複数の画素に対してフィルタ計数の総和が−１であるフィルタを用いて強調処理された画像信号を予め設定された閾値で２値化することより、注目画素が写真領域に含まれるか否かが正確に識別される。
【００１３】
即ち、図５（Ａ）に示す５画素×５画素の画像信号を含む局所ブロックに対して、図５（Ｂ）に示すようなフィルタ係数を用いて強調処理を行い、エッジ検出を行う場合、図５（Ａ）に示す例において、中心に位置する注目画素の画像信号Ｉｍｇ１２の空間フィルタリング処理後におけるエッジ検出濃度値Ｉｍｇ１２′は、
Ｉｍｇ１２′＝Σ（Ｉｍｇｉ×Ｆｉ）／ΣＦｉ
により求められる。このエッジ検出濃度値Ｉｍｇ１２′を閾値と比較することにより注目画素がエッジ部であるか否かを峻別する。
【００１４】
例えば、図２に示すようにフィルタ係数の総和が−１となるフィルタを用いて図６（Ａ）に示す写真領域の画素の画像信号、及び、図６（Ｂ）に示す文字領域の画素の画像信号に対して空間フィルタリング処理を行った場合、図６（Ａ）及び（Ｂ）に示す画像信号は、それぞれ図６（Ｈ）及び（Ｉ）に示すように強調処理され、閾値“０”で２値化すると、それぞれ図６（Ｊ）及び（Ｋ）に示すエッジ検出結果が得られ、写真領域においてはエッジ部が検出されない。
【００１５】
注目画素を中心とする局所ブロックにおけるエッジ部画素の連続数によってテーブルが選択され、選択されたテーブルにおける最大濃度差及び煩雑度に基づいて注目画素が含まれる画像領域が正確に決定される。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、画像処理装置の構成を示すブロック図である。画像処理装置１０は、白黒反転回路１、ブロックメモリ２、エッジ検出回路３、識別回路４及びフィルタ処理回路５から構成されている。白黒反転回路１は、入力端子から入力された画像信号に対して中間濃度値（入力信号が８ｂｉｔであれば１２８）を中心として反転する。ブロックメモリ２は、白黒反転回路１から入力さた画像信号を、各画素２５６レベル（８ｂｉｔ）で格納する記憶領域を有する。エッジ検出回路３は、ブロックメモリ２に格納されている画像信号のエッジレベルを空間フィルタリング処理によって求め、固定閾値処理により２値化したエッジ情報を特徴量として求める。エッジ検出回路３におけるエッジ検出用のフィルタとしては、例えば、図２に示すように、フィルタ係数の総和が−１であるフィルタを用いる。
【００１７】
識別回路４は、特徴量をブロック内の注目画素が写真領域か否かを判定するための回路であり、各領域に応じた識別信号を出力する。フィルタ回路５は、識別回路４の出力に基づいて最適なフィルタを選択し、入力信号に対して空間フィルタリング処理を行う。フィルタ処理回路５は、注目画素に対して近傍画素との重み平均を取り、注目画素と近傍画素との信号レベル変化を少なくするような平滑処理を行う平滑フィルタ、及び、近傍画素との差分値を注目画素に加えることによって注目画素と近傍画素との信号レベル変化がより大きくなるような強調処理を行う強調フィルタを備えている。
【００１８】
なお、上記８ｂｉｔのブロックメモリ２は、入力の最大濃度値（２のｎ乗）を格納できるｎｂｉｔのブロックメモリとすることができる。またフィルタ処理回路５は、予めフィルタ係数が決められた強調フィルタまたは平滑フィルタを選択し、注目画素に対して強調処理または平滑処理を行う。このフィルタ処理回路５で用いられる強調フィルタの例を図３（Ａ）に、平滑フィルタの例を図３（Ｂ）に示す。なお、マスクサイズやフィルタ係数が図３（Ａ）及び（Ｂ）に示す例と異なる任意のフィルタを用いることもできる。
【００１９】
図４は、上記の画像処理装置において記録画像の画質を向上するための空間フィルタリング処理手順を示すフローチャートである。ＣＣＤイメージセンサを含む図外の画像読取部により原稿を走査して得た画像信号が、画像処理装置に入力されると（ｓ１）、白黒反転回路１により画像信号を白黒反転する（ｓ２）。次いで、ブロックメモリ２から注目画素を中心とした局所ブロックの画像信号を選択し、エッジ検出回路３により図２に示すフィルタを用いた空間フィルタリング処理により、特徴量としてエッジ検出濃度を算出する（ｓ３）。この後、識別回路４により、各特徴量に基づいてブロック内の注目画素が写真領域か否かの識別を行う。この実施形態では、エッジ検出されなかった場合には写真領域として、エッジ検出されれば文字領域または網点領域として識別される（ｓ４）。この結果、文字領域または網点領域であれば強調フィルタによる強調処理（ｓ５）が、写真領域であれば平滑化処理（ｓ６）が、フィルタ処理回路５において実行された後に画像信号が出力される（ｓ７）。また、写真領域については空間フィルタリング処理を行うことなく画像信号を出力してもよい。この画像処理装置１０は、上記のｓ２〜ｓ７の処理を全ての画素に対して順次実行する（ｓ８）。
【００２０】
以上の処理により、この実施形態に係る画像処理装置１０では、極めて簡単な回路構成により画像種類の識別を行うことができ、例えば、複写機における写真モードでの複写画像形成時に写真中心の画質を得る場合に、写真領域内のエッジ部をできるだけ検出することなく文字領域だけを正確に抽出するようにし、識別精度の向上を図って高品質の画像を得ることができる。
【００２１】
この理由を、図５及び図６を用いて以下に説明する。一般的な空間フィルタリング処理では、例えば、図５（Ａ）に示す５画素×５画素の画像信号に対して、図５（Ｂ）に示すようなフィルタ係数により強調処理を行い、エッジ検出濃度値を算出する。図５（Ａ）に示す例において、中心に位置する注目画素の画像信号Ｉｍｇ１２の空間フィルタリング処理後におけるエッジ検出濃度値Ｉｍｇ１２′は、
Ｉｍｇ１２′＝Σ（Ｉｍｇｉ×Ｆｉ）／ΣＦｉ
により求められる。この式により算出したエッジ検出濃度値Ｉｍｇ１２′を閾値と比較することにより注目画素がエッジ部であるか否かを峻別する。
【００２２】
例えば、図６（Ａ）に示す写真領域の画像信号及び図６（Ｂ）に示す文字領域の画像信号を、従来の一般的なエッジ検出用フィルタであるフィルタ係数の総和を０としたラプラシアンフィルタ（図６（Ｃ）参照）を用いて空間フィルタリング処理を行った場合、図６（Ａ）及び（Ｂ）に示す画像信号は、それぞれ図６（Ｄ）及び（Ｅ）に示すように強調処理され、閾値“０”で２値化すると、それぞれ図６（Ｆ）及び（Ｇ）に示すエッジ検出結果が得られ、写真領域においてもエッジ部が検出される。したがって、ラプラシアンフィルタを用いた空間フィルタリング処理では、エッジ部の有無によっては注目画素が写真領域であるか否かを識別することはできない。
【００２３】
これに対して、画像処理装置１０のエッジ検出回路３で使用する図２に示すようにフィルタ係数の総和が−１となるフィルタを用いて空間フィルタリング処理を行った場合、図６（Ａ）及び（Ｂ）に示す画像信号は、それぞれ図６（Ｈ）及び（Ｉ）に示すように強調処理され、閾値“０”で２値化すると、それぞれ図６（Ｊ）及び（Ｋ）に示すエッジ検出結果が得られ、写真領域においてはエッジ部が検出されない。したがって、画像処理装置１０の識別回路４では、注目画素を中心とした周辺画素を含む局所ブロックにおいて、エッジ部が存在するか否かに基づいて、注目画素が写真領域であるか否かを容易に識別できる。
【００２４】
図７は、別の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図７に示す画像処理装置２０は、図１に示した画像処理装置１０のエッジ検出回路３と識別回路４との間に１ｂｉｔのブロックメモリ２１と連続度演算回路２２とを設けたものであり、画像処理装置１０と同一の構成部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【００２５】
ブロックメモリ２１は、エッジ検出回路３から出力された２値データを格納する１ｂｉｔ×ブロックサイズの記憶領域を備えている。連続度演算回路２２は、ブロックメモリ２１に格納されているデータに基づいて、エッジの隣接する同一レベルの連続画素数を主走査方向及び副走査方向の全方向について計算し、連続画素数の最長距離を注目画素の特徴量として算出する。例えば、図８（Ａ）に示すように、ブロックサイズが５画素×５画素である場合、エッジ検出回路３で検出したエッジ情報を黒色、非エッジ情報を白色とした場合（実際には、エッジ情報は“１”、非エッジ情報は“０”である。）、主走査方向の１ライン目は隣接する画素がエッジ検出されておらず連続度を１とし、２ライン目はエッジ情報が３画素連続しているので連続度を３とする。これを主走査方向及び副走査方向の全てのラインについて実行し、その最大値を注目画素の連続度とする。
【００２６】
図８（Ａ）に示す例では、副走査方向の５ライン目の連続度が５であり、注目画素の連続度は５となる。識別回路４は、連続度演算回路２２における連続度の演算結果に基づいて、連続度の高いものを文字領域、連続度が０のものを写真領域、それ以外のものを網点領域と識別する。
【００２７】
図９は、上記画像処理装置における空間フィルタリング処理手順を示すフローチャートである。ＣＣＤイメージセンサを含む図外の画像読取部により原稿を走査して得た画像信号が、画像処理装置に入力されると（ｓ２１）、白黒反転回路１により画像信号を白黒反転する（ｓ２２）。次いで、ブロックメモリ２から注目画素を中心とした局所ブロックの画像信号を選択し、エッジ検出回路３により特徴量を算出する（ｓ２３）。このエッジ検出では、図２に示したフィルタ係数の総和を−１とするフィルタを用いる。エッジ検出回路３において検出された注目画素を中心とする周辺画素のエッジ情報はブロックメモリ２１に格納され、ブロックメモリ２１に格納されている１ブロック分の画素のエッジ情報に基づいて注目画素の連続度を連続度演算回路２２により特徴量として算出する（ｓ２４）。
【００２８】
この後、識別回路４により、連続度演算回路２２から出力された特徴量に基づいてブロック内の注目画素が写真領域、文字領域または網点領域のいずれであるかの識別を行う（ｓ２５）。この結果文字領域であれば強調フィルタによる強調処理（ｓ２６）を、網点領域であれば平滑フィルタによる平滑化処理（ｓ２７）を、フィルタ処理回路５において実行した後に、写真領域であれば空間フィルタリング処理を行うことなく画像信号を出力する（ｓ２８）。画像処理装置２０は、上記のｓ２２〜ｓ２８の処理を全ての画素に対して順次実行する（ｓ２９）。以上のように、この実施形態に係る画像処理装置２０は、原稿を走査して得られた画像信号に対して各画素が文字領域、網点領域または写真領域のいずれであるかの識別処理を実行し、この識別処理の結果に応じて各画素毎に空間フィルタリング処理を行うようにしている。これにより、極めて簡単に高い精度の画像種類の識別を行うことができる。即ち、エッジ検出回路３におけるエッジ検出処理において図２のフィルタを用いることにより、写真領域においてはエッジが検出されないために連続度は常に０であり、網点領域では連続度が４以上になることはなく、文字領域では連続度が高くなるため、高い精度の識別処理を極めて簡単に行うことができる。
【００２９】
なお、上記の実施形態では、連続度演算回路２２における連続度の算出を、局所ブロック内の主走査方向及び副走査方向の２方向について実行するようにしたが、例えば、図８（Ｂ）に示すように、ブロック内の斜め方向の連続度も算出するようにしてもよい。これによって、注目画素の特徴量としての連続度を高い精度で求めることができる。
【００３０】
図１０は、さらに別の画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１０に示す画像処理装置３０は、図７に示した画像処理装置２０のブロックメモリ２１と連続度演算回路２２との間に判定回路３１を設けたものであり、画像処理装置２０と同一の構成部分については同一の符号を付して説明を省略する。判定回路３１は、ブロックメモリ２１に格納されている１ブロックの画素中におけるエッジ部の画素の有無により、注目画素が写真領域であるか否かを判別する。
【００３１】
図１１は、上記画像処理装置における空間フィルタリング処理手順を示すフローチャートである。ＣＣＤイメージセンサを含む図外の画像読取部により原稿を走査して得た画像信号が、画像処理装置に入力されると（ｓ３１）、白黒反転回路１により画像信号を白黒反転する（ｓ３２）。次いで、ブロックメモリ２から注目画素を中心とした局所ブロックの画像信号を選択し、エッジ検出回路３によりエッジ部であるか否かを表すエッジ情報を算出する（ｓ３３）。このエッジ検出では、図２に示したフィルタ係数の総和を−１とするフィルタを用いる。
【００３２】
エッジ検出回路３において局所ブロック中にエッジが検出された場合には、エッジ検出回路３において検出された注目画素を中心とする周辺画素のエッジ情報をブロックメモリ２１に格納し、ブロックメモリ２１に格納されている１ブロック分の画素のエッジ情報に基づいて連続度演算回路２２により注目画素の連続度を特徴量として算出する（ｓ３４）。この後、識別回路４により連続度演算回路２２から出力された特徴量に基づいてブロック内の注目画素が写真領域、文字領域または網点領域のいずれであるかの識別を行う（ｓ３５）。
【００３３】
この結果、文字領域であれば強調フィルタによる強調処理（ｓ３６）を、網点領域であれば平滑フィルタによる平滑化処理（ｓ３７）を、フィルタ処理回路５において実行した後に画像信号を出力する（ｓ３８）。ｓ３３において、エッジ検出回路３が局所ブロック中にエッジを検出しなかった場合には、注目画素が写真領域であると判断して空間フィルタリング処理を行うことなく画像信号を出力する。画像処理装置３０は、上記のｓ３２〜ｓ３８の処理を全ての画素に対して順次実行する（ｓ３９）。
【００３４】
以上のように、この実施形態に係る画像処理装置３０は、エッジ検出回路３における空間フィルタリング処理後の局所ブロックにおいてエッジ部が存在しない場合には、注目画素が写真領域であることを直ちに判断し、写真領域に対する連続度の演算処理を実行しないようにし、原稿を走査した得られた画像信号に対して各画素が文字領域、網点領域または写真領域のいずれであるかの識別処理をさらに短時間化できる。
【００３５】
なお、上記の実施形態では、連続度演算回路２２における連続度の算出を、局所ブロック内の主走査方向及び副走査方向の２方向について実行するようにしたが、ブロック内の斜め方向の連続度も算出するようにしてもよい。
【００３６】
図１２は、この発明の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。図１２に示す画像処理装置４０は、ブロックメモリ４１と、エッジ検出回路４２、ブロックメモリ４３、主走査方向連続度演算回路４４ａ、副走査方向連続度演算回路４４ｂ及び比較器４５からなる第１特徴量演算手段と、最大値検出回路４６ａ、最小値検出回路４４ｂ及び減算器４７からなる第２特徴量演算手段と、主走査方向差分値総和算出回路４８ａ、副走査方向差分値総和算出回路４８ｂ、比較器４９及び重み平均累算回路５０からなる第３特徴量演算手段と、識別回路５１と、フィルタ処理回路５２と、から構成されている。
【００３７】
第１特徴量演算手段を構成する主走査方向連続度演算回路４４ａ、副走査方向連続度演算回路４４ｂ及び比較器４５は、図７に示した画像処理装置２０の連続度演算回路２２と同一の処理を実行する。画像処理装置４０は、第１特徴量演算手段により算出する連続度に加えて、第２特徴量演算手段により算出するブロック内の最大濃度差値、及び、第３特徴量演算手段により算出する煩雑度を用いることにより、画像領域の識別精度をさらに向上するようにしたものてのある。
【００３８】
図１３は、上記画像処理装置における空間フィルタリング処理手順を示すフローチャートである。ＣＣＤイメージセンサを含む図外の画像読取部により原稿を走査して得た画像信号が画像処理装置４０に入力されると（ｓ４１）、画像信号に対して白黒反転処理を行った後（ｓ４２）、ブロックメモリ４１に格納する。ブロックメモリ４１には、注目画素を中心として、例えば、７画素×７画素の周辺画素の画像信号が格納される。このブロックメモリ４１に格納した画像信号に対してエッジ検出回路４２によりエッジ検出処理を実行する（ｓ４３）。エッジ検出回路４２において検出された注目画素を中心とする周辺画素のエッジ情報は２値化されてブロックメモリ４３に格納される。
【００３９】
ｓ４３におけるエッジ検出処理に図２に示すような３画素×３画素のフィルタを用いた場合、７画素×７画素のブロックの端部に位置する画素については、フィルタの中央に位置させることができないため、エッジ検出の有効範囲は５画素×５画素の範囲となり、ブロックメモリ４３には注目画素を中心とした５画素×５画素の局所ブロックのエッジ情報が格納される。
【００４０】
次いで、主走査方向連続度演算回路４４ａ、副走査方向連続度演算回路４４ｂ及び比較器４５により、ブロックメモリ４３に格納されている１ブロック分の画素のエッジ情報に基づいて、注目画素の連続度を第１特徴量Ｐ０として算出する（ｓ４４）。また、最大値検出回路４６ａ、最小値検出回路４６ｂ及び減算器４７により、ブロックメモリ４１に格納されている７画素×７画素の画像信号の最大信号レベルと最小信号レベルとの差を第２特徴量Ｐ１として算出する（ｓ４５）。さらに、主走査方向差分値総和算出回路４８ａ、副走査方向差分値総和算出回路４８ｂ、比較器４９及び重み平均累算回路５０により、ブロックメモリ４１に格納されている７画素×７画素のブロックにおける主走査方向及び副走査方向のそれぞれについて隣接する２画素間の画像信号の差分を順次加算した総和の小さい方の値である煩雑度を第３特徴量Ｐ２として算出する（ｓ４６）。
【００４１】
第１特徴量Ｐ０、第２特徴量Ｐ１及び第３特徴量Ｐ２は、識別回路５１に入力され、識別回路５１はこれらの特徴量に基づいてブロック内の注目画素が写真領域、文字領域または網点領域のいずれであるかの識別を行う（ｓ４７）。即ち、識別回路５１は、第１特徴量Ｐ０に基づいて、例えば、図１４に示すように予め準備された複数のルックアップテーブルのうちで最適なルックアップテーブルを選択し、選択したルックアップテーブルに基づいて第２特徴量Ｐ１及び第３特徴量Ｐ２とから、例えば、図１５に示す領域境界にしたがって、注目画素が文字領域、網点領域または写真領域のいずれであるかを識別する。
【００４２】
この結果、文字領域であれば強調フィルタによる強調処理（ｓ４８）を、網点領域であれば平滑フィルタによる平滑化処理（ｓ４９）を、フィルタ処理回路５２において実行した後に画像信号を出力し、写真領域であれば空間フィルタリング処理を行うことなく画像信号を出力する（ｓ５０）。画像処理装置４０は、上記のｓ４２〜ｓ５０の処理を全ての画素に対して順次実行する（ｓ５１）。
【００４３】
以上のように、この実施形態に係る画像処理装置４０は、注目画素を中心とした局所ブロックにおけるエッジ情報の連続度を第１特徴量とし、第２特徴量である最大濃度差、及び、第３特徴量である煩雑度を補助的に用いて画像領域の識別処理を多元的に実行するようにしている。これにより、極めて高い精度で画像領域の識別処理を行うことができる。
【００４４】
【発明の効果】
請求項１に記載した発明によれば、注目画素を中心とする局所ブロックにおけるエッジ部画素の連続数によってテーブルを選択し、選択したテーブルにおける最大濃度差及び煩雑度に基づいて注目画素が含まれる画像領域を正確に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】同画像処理装置におけるエッジ検出に用いられるフィルタの一例を示す図である。
【図３】同画像処理装置における空間フィルタリング処理に用いられるフィルタを例示した図である。
【図４】同画像処理装置における処理手順を示すフローチャートである。
【図５】同画像処理装置におけるエッジ検出に係る画像信号とフィルタ計数との積和計算を説明する図である。
【図６】同画像処理装置におけるエッジ検出状態を従来例との比較において説明する図である。
【図７】別の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】同画像処理装置における連続度演算回路の処理を説明する図である。
【図９】同画像処理装置における処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】さらに別の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】同画像処理装置における処理手順を示すフローチャートである。
【図１２】この発明の実施形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図１３】同画像処理装置における処理手順を示すフローチャートである。
【図１４】同画像処理装置における識別回路に予め準備されたテーブルの例を示す図である。
【図１５】同画像処理装置における識別回路に予め準備されたテーブルにおける領域境界の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０−画像処理装置
１−白黒反転回路
２−ブロックメモリ
３−エッジ検出回路
４−識別回路
５−フィルタ処理回路
【図１】
0003568732.tif 000002
【図２】
0003568732.tif 000003
【図３】
0003568732.tif 000004
【図４】
0003568732.tif 000005
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
0003568732.tif 000009
【図９】
0003568732.tif 000010
【図１０】
0003568732.tif 000011
【図１１】
0003568732.tif 000012
【図１２】
0003568732.tif 000013
【図１３】
0003568732.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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