(57)【要約】【課題】圧縮後のデータサイズを小さくする。【解決手段】画像処理装置１は、入力画像データＳ３０に含まれる画像オブジェクトの輪郭情報Ｓ４２を生成し、この輪郭情報４２を使用して画像データを圧縮する装置であって、入力画像データＳ３０を平滑化処理する平滑化処理部４１と、平滑化処理された画像データＳ４１に含まれる画像オブジェクトの輪郭情報Ｓ４２を抽出する輪郭抽出部４２と、この輪郭抽出部４２で抽出された輪郭情報Ｓ４２を補正する輪郭補正部４３と、を有している。更に、輪郭補正部４２で補正された輪郭情報Ｓ４３を圧縮処理する圧縮処理部４４を有している。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像データに含まれる画像オブジェクトの輪郭情報を生成し、前記輪郭情報を使用して画像データを圧縮する画像処理装置において、
前記入力画像データを平滑化処理する平滑化処理部と、
前記平滑化処理された前記画像データに含まれる前記画像オブジェクトの前記輪郭情報を抽出する輪郭抽出部と、
前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報を補正する輪郭補正部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置は、更に、
前記輪郭補正部で補正された前記輪郭情報を圧縮処理する圧縮処理部を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
前記平滑化処理部は、
前記入力画像データについて画素毎に特定パターン領域であるか否かを判定して領域判定結果を出力する特定パターン領域判定部と、
前記領域判定結果を入力し、前記画素毎の前記特定パターン領域に応じて、前記入力画像データを前記平滑化処理する適応的平滑化処理部と、
を有することを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記輪郭抽出部は、
前記平滑化処理された前記画像データについて、注目画素を中心とする所定領域の最大画素値と最小画素値を取得する最大値・最小値取得部と、
取得された前記最大画素値と前記最小画素値との差分値を評価して第１評価結果を出力する最大−最小差分評価部と、
前記平滑化処理された前記画像データについての注目画素値と、取得された前記最大画素値と前記最小画素値の中間画素値と、の差分値を評価して第２評価結果を出力する中間値差分評価部と、
前記第１評価結果と前記第２評価結果とを合成した結果を前記画像オブジェクトの前記輪郭情報として出力する評価結果合成部と、
を有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記輪郭補正部は、
前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報から孤立画素を除去して前記輪郭情報を補正するノッチ除去部により構成されていることを特徴とする１〜４のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記圧縮処理部は、
前記輪郭補正部で補正された前記輪郭情報に対して２値化データの圧縮に適した前記圧縮処理を行う２値圧縮部と、
前記平滑化処理された前記画像データを、前記輪郭補正部で補正された前記輪郭情報に従って輪郭部を表す前景画像データと、前記輪郭部以外の背景画像データと、に分離して出力する画像分離部と、
を有することを特徴とする請求項２〜５のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項７】
入力画像データに含まれる画像オブジェクトの輪郭情報を生成し、前記輪郭情報を使用して画像データを圧縮する画像処理装置において、
前記入力画像データについて画素毎に特定パターン領域であるか否かを判定して領域判定結果を出力する特定パターン領域判定部と、
前記入力画像データに含まれる前記画像オブジェクトの前記輪郭情報を抽出する輪郭抽出部と、
前記領域判定結果に基づき、前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報を補正する輪郭補正部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項７記載の画像処理装置は、更に、
前記画素毎の前記特定パターン領域に応じて、前記入力画像データを平滑化処理する平滑化処理部を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項８記載の画像処理装置は、更に、
前記輪郭補正部で補正された前記輪郭情報を圧縮処理する圧縮処理部を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
前記輪郭抽出部は、
前記平滑化処理された前記画像データについて、注目画素を中心とする所定領域の最大画素値と最小画素値を取得する最大値・最小値取得部と、
取得された前記最大画素値と前記最小画素値との差分値を評価して第１評価結果を出力する最大−最小差分評価部と、
前記平滑化処理された前記画像データについての注目画素値と、取得された前記最大画素値と前記最小画素値の中間画素値と、の差分値を評価して第２評価結果を出力する中間値差分評価部と、
前記第１評価結果と前記第２評価結果とを合成した結果を前記画像オブジェクトの前記輪郭情報として出力する評価結果合成部と、
を有することを特徴とする請求項７〜９のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記輪郭補正部は、
前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報について、画素毎に注目画素を中心とする所定領域の画素の状態をカウントし、このカウント結果を評価することで前記画素の状態を補正する評価結果を出力する画素数評価部と、
前記評価結果から孤立画素を除去して前記輪郭情報を補正し、補正された第１輪郭情報を出力する第１ノッチ除去部と、
前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報から孤立画素を除去して前記輪郭情報を補正し、補正された第２輪郭情報を出力する第２ノッチ除去部と、
前記画素毎の前記領域判定結果に応じて、前記第１輪郭情報又は前記第２輪郭情報のいずれか１つを選択し、前記画像オブジェクトの前記輪郭情報を出力する輪郭情報合成部と、
を有することを特徴とする請求項７〜１０のいずれか１項記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記圧縮処理部は、
前記輪郭補正部で補正された前記輪郭情報に対して２値化データの圧縮に適した前記圧縮処理を行う２値圧縮部と、
前記平滑化処理された前記画像データを、前記輪郭補正部で補正された前記輪郭情報に従って輪郭部を表す前景画像データと、前記輪郭部以外の背景画像データと、に分離して出力する画像分離部と、
を有することを特徴とする請求項９〜１１のいずれか１項記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データを圧縮する画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
紙等に記録された文書等の画像を光学的に読み取って、これらの画像の電子データである画像データを生成する画像処理装置は、スキャナやファクシミリ（以下「ＦＡＸ」という。）装置、複写機、又は、これらの装置の機能を複合した複合機（ＭＦＰ）等の分野で広く利用されている。生成された画像データは、ＦＡＸ通信や電子メール等を用いて送受信されたり、データベースに蓄積される等して利用される。画像を光学的に読み取って生成した画像データは、一般的にデータサイズが大きくなるので、送受信又は蓄積を効率的に行うためには、画像データの圧縮が必須となっている。
【０００３】
画像データの圧縮では、古くから文字等のデータについては２値化した上で２値化データの圧縮に適した圧縮（例えば、ＭＭＲ［Modified  Modified  READ（Relative  Element  Address  Designate）］等の圧縮）が行われる。又、近年では、例えば、特許文献１等に記載されているように、カラー画像と文書等が入り混じった文書について、文字部の抽出を行い、抽出した文字部の形状情報を２値化し、この２値化した形状情報により、文字部の画像と文字以外の画像を分離し、前記の文字の形状情報と分離した画像、それぞれに適した圧縮を行うＭＲＣ（Mixed  Raster  Content）等のレイヤ分離に基づく圧縮方法が用いられている。この場合でも、文字の形状情報については、２値化した上で２値化データの圧縮に適した圧縮が行われる。
【０００４】
前記の文字部の抽出については、画像データのエッジ成分を評価することで文字部の輪郭部のみを抽出する方法が、ハードウェアでの実現が容易であるため、良く用いられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平３−２５４５７４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の画像処理装置では、次のような課題があった。
一般的に紙等に記録される文書等では、中間調を網点等により疑似階調表現により再現する。そのため、網点等で再現された画像から輪郭を抽出した場合には、網点等の複雑なパターンについても２値化されて２値化データとして圧縮されてしまい、結果、圧縮後のデータサイズが大きくなる。又、エッジ成分を評価する際にエッジの不安定性さに起因して、輪郭部形状が複雑となり、結果、圧縮後のデータサイズが大きくなる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の画像処理装置は、入力画像データに含まれる画像オブジェクトの輪郭情報を生成し、前記輪郭情報を使用して画像データを圧縮する画像処理装置において、前記入力画像データを平滑化処理する平滑化処理部と、前記平滑化処理された前記画像データに含まれる前記画像オブジェクトの前記輪郭情報を抽出する輪郭抽出部と、前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報を補正する輪郭補正部と、を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の他の画像処理装置は、入力画像データに含まれる画像オブジェクトの輪郭情報を生成し、前記輪郭情報を使用して画像データを圧縮する画像処理装置において、前記入力画像データについて画素毎に特定パターン領域であるか否かを判定して領域判定結果を出力する特定パターン領域判定部と、前記入力画像データに含まれる前記画像オブジェクトの前記輪郭情報を抽出する輪郭抽出部と、前記領域判定結果に基づき、前記輪郭抽出部で抽出された前記輪郭情報を補正する輪郭補正部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の画像処理装置によれば、入力画像データを平滑化した後の画像データより、輪郭情報を抽出するので、例えば、網点等の複雑なパターンが補正後の輪郭情報に現れず、更に、エッジの不安定さに起因する輪郭部形状を補正することができるので、圧縮後のデータサイズを小さくすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は本発明の実施例１における画像処理装置の概略を示す構成図である。
【図２】図２は図１中の平滑化処理部の一例を示す構成図である。
【図３】図３は網点パターンと平滑化フィルタの例を示す図である。
【図４】図４は図１中の輪郭抽出部の一例を示す構成図である。
【図５】図５は図１中の輪郭補正部の一例を示す構成図である。
【図６】図６はノッチ除去パターンの一例を示す図である。
【図７】図７は図１中の圧縮処理部の一例を示す構成図である。
【図８】図８は１００線の網点で表現された画像例を示す図である。
【図９】図９は本発明の実施例２における画像処理装置の概略を示す構成図である。
【図１０】図１０は図９中の適応的輪郭補正部の一例を示す構成図である。
【図１１】図１１は細線等の文字の画像例を示す図である。
【図１２】図１２は２つの構成で補正された各輪郭情報例を示す図である。
【図１３】図１３は領域判定結果に応じて合成された輪郭情報例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明を実施するための形態は、以下の好ましい実施例の説明を添付図面と照らし合わせて読むと、明らかになるであろう。但し、図面はもっぱら解説のためのものであって、本発明の範囲を限定するものではない。
【実施例１】
【００１２】
（実施例１の構成）
図１は、本発明の実施例１における画像処理装置の概略を示す構成図である。
【００１３】
画像処理装置１は、画像入力部１０と、画像読み出し部２０と、この画像読み出し部２０の出力側に接続された色変換部３０と、この色変換部３０の出力側に接続された画像処理部４０と、この画像処理部４０の出力側に接続された画像書き出し部５０と、画像出力部６０と、を有している。これらの画像入力部１０の出力側、画像読み出し部２０の入力側、画像書き出し部５０の出力側、及び、画像出力部６０の入力側には、画像メモリ７０が接続されている。
【００１４】
画像入力部１０は、スキャナやネットワーク・インタフェース（以下「ネットワークＩＦ」という。）等からなり、スキャナに置かれた原稿から画像データを読み取ったり、あるいは、ホスト・パーソナルコンピュータ（以下「ホストＰＣ」という。）から送られる画像データをネットワークＩＦを介して受け取ることで得た画像データを、画像メモリ７０に書き込む機能を有している。画像読み出し部２０は、画像メモリ７０に書き込まれた画像データを読み出して、色変換部３０へ送出するものである。
【００１５】
色変換部３０は、画像読み出し部２０より入力された画像データの色空間（例えば、ＲＧＢ（赤緑青）色空間等）を所定の色空間（例えば、ＹＣｂＣｒ色空間等）に変換して、画像処理部４０へ送出する機能を有している。ＹＣｂＣｒ色空間とは、輝度信号Ｙと、この輝度信号Ｙと青色成分Ｂの差Ｃｂと、輝度信号Ｙと赤色成分Ｒの差Ｃｒと、の３つの情報で色を表す形式である。なお、入力される画像の色空間が所定の色空間であれば、色変換部３０は、不要である。
【００１６】
画像処理部４０は、色変換部３０より入力された画像データＳ３０に対して画像処理を行い、圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データＳ４４ｂ２を生成して、画像読み出し部５０へ送出するものである。画像処理部４０は、色変換部３０の出力側に接続された平滑化処理部４１と、この平滑化処理部４１の出力側に接続された輪郭抽出部４２と、この輪郭抽出部４２の出力側に接続された輪郭補正部４３と、この輪郭補正部４３の出力側及び平滑化処理部４１の出力側に接続された圧縮処理部４４と、により構成されている。
【００１７】
この画像処理部４０では、色変換部３０より入力された画像データＳ３０を平滑化処理部４１で平滑化処理を行い、平滑化処理された画像データＳ４１に含まれる画像オブジェクトの輪郭情報Ｓ４２を輪郭抽出部４２で抽出し、抽出された画像オブジェクトの輪郭情報Ｓ４２を輪郭補正部４３で補正（即ち、修正）し、補正された輪郭情報Ｓ４３を圧縮処理部４４で圧縮し、圧縮された圧縮輪郭情報Ｓ４４ａを画像書き出し部５０へ送出する機能を有している。画像処理部４０では、更に、平滑化された画像データ４１に対し、補正された輪郭情報Ｓ４３に応じて前景画像データＳ４４ｂ１と背景画像データ４４ｂ２とに分離し、この前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データ４４ｂ２を画像書き出し部５０へ送出する機能を有している。
【００１８】
画像書き出し部５０は、画像処理部４０で処理された画像データ（即ち、圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データＳ４４ｂ２）を画像メモリ７０に書き込むものである。更に、画像出力部５０は、ネットワークＩＦ等からなり、画像メモリ７０に書き込まれた画像データ（即ち、圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データＳ４４ｂ２）を読み出し、ネットワークＩＦ等を介して外部の接続装置へデータを送信する機能を有している。
【００１９】
図２は、図１中の平滑化処理部４１の一例を示す構成図である。
平滑化処理部４１は、画像データＳ３０を入力して領域判定結果Ｓ４１aを出力する特定パターン領域判定部４１ａと、この出力側に接続された適応的平滑化処理部４１ｂと、により構成されている。この平滑化処理部４１では、特定パターン領域判定部４１ａにより、入力される画像データＳ３０について画素毎に網点や細線等のパターン領域であるか判定し、この領域判定結果Ｓ４１ａを、適応的平滑化処理部４１ｂにより、画素毎の領域に応じて平滑化処理を行う機能を有している。
【００２０】
特定パターン領域判定部４１ａで行う画素毎の領域判定については、パターンマッチングを用いる方法や、エッジ量を検出フィルタのサイズや形状を変えて評価する方法、あるいは、その両者の方法を組み合わせた方法等、多くの判定方法が提案されている。この判定方法として、例えば、網点であれば、網点の線数毎に用意されたパターンを用いてパターンマッチングを行い、このパターンマッチングの結果により、対象画素が網点であるか、網点であればどの程度の線数であるかを判定する。又、細線についても同様に、細線用のパターンを用いてパターンマッチングを行うことにより、判定を行うことができる。
【００２１】
適応的平滑化処理部４１ｂは、前記の画素毎の領域判定結果Ｓ４１ａにより、画像データＳ３０の平滑化を行うためのフィルタを画素毎に切り替えながら平滑化処理を行うものである。
【００２２】
図３（ａ）〜（ｄ）は、網点パターンと平滑化フィルタの例を示す図であり、同図（ａ）はドット密度が３００ＤＰＩ（Dots  Per  Inch）の１５０線網点の例、同図（ｂ）は３００ＤＰＩの１００線網点の例、同図（ｃ）は同図（ａ）に適用する平滑化フィルタの例、及び、同図（ｄ）は同図（ｂ）に適用する平滑化フィルタの例である。
【００２３】
図２の平滑化処理部４１において、例えば、図３（ａ）、（ｂ）のような網点パターンが入力された場合には、それぞれ図３（ｃ）、（ｄ）に示すような平滑化フィルタを用いて平滑化処理を行うことで、画像の網点領域を平坦化できる。
【００２４】
なお、図２の構成では、適応的な平滑化処理を行っているが、低線数用の平滑化フィルタを１つだけ用意して、全ての画素に一律な平滑処理を行っても良い（即ち、網点パターンの平滑化は可能である）。
【００２５】
図４は、図１中の輪郭抽出部４２の一例を示す構成図である。
輪郭抽出部４２は、平滑化された画像データＳ４１を入力する最大値・最小値取得部４２ａと、この出力側に接続された最大−最小差分評価部４２ｂと、最大値・最小値取得部４２ａの出力側に接続された中間値差分評価部４２ｃと、最大−最小差分評価部４２ｂの出力側及び中間値差分評価部４２ｃの出力側に接続された評価結果合成部４２ｄと、により構成されている。
【００２６】
この輪郭抽出部４２では、入力された画像データ（即ち、平滑化処理部４１で平滑化された画像データＳ４１）について、最大値・最小値取得部４２ａにより、注目画素を中心とする所定の領域の最大画素値と最小画素値を取得し、最大−最小差分評価部４２ｂにより、取得された最大画素値と最小画素値の差分値を評価する（例えば、差分値が所定の閾値以上であれば１の第１評価結果Ｓ４２ｂを出力する）。更に、中間値差分評価部４２ｃにより、注目画素値と取得された最大画素値と最小画素値の中間画素値（即ち、最大画素値と最小画素値の平均画素値）との差分値を評価する（即ち、画素値が輝度ベースであれば差分値が所定の閾値以上であれば１の第２評価結果Ｓ４２ｃを出力する）。そして、評価結果合成部４２ｄにより、最大−最小差分評価部４２ｂの第１評価結果Ｓ４２ｂと中間値差分評価部４２ｃの第２評価結果Ｓ４２ｃとを、合成（例えば、論理積（「以下「ＡＮＤ」という。）を取る）した結果を、輪郭情報Ｓ４２として出力する機能を有している。
【００２７】
２つの評価部である最大−最小差分評価部４２ｂと中間値差分評価部４２ｃとの各役割は、次の通りである。
【００２８】
最大−最小差分評価部４２ｂでは、注目画素値を局所領域での最大画素値と最小画素値の中間値と比較することで、オブジェクトの境界部分について２値化を行う。例えば、注目画素値と中間値の差分の符号が正である場合に１とするが、画像の平坦部分では、最大画素値と最小画素値の差が少ないため、微小な凹凸についても２値化されてしまう。そこで、最大−最小差分評価部４２ｂで、最大画素値と最小画素値の評価を行う際に、ある程度平坦な箇所については、評価結果が０となるよう評価を行い、最大−最小差分評価部４２ｂと中間値差分評価部４２ｃとの両者の評価結果Ｓ４２ｂ，Ｓ４２ｃを合成することで、平坦部分での微小な凹凸の２値化を抑制している。
【００２９】
図５は、図１中の輪郭補正部４３の一例を示す構成図である。
輪郭補正部４３は、ノッチ除去部４３ａにより構成され、輪郭抽出部４２で抽出された輪郭情報Ｓ４２を補正して、補正した輪郭情報Ｓ４３を出力する機能を有している。
【００３０】
図６は、ノッチ除去パターンの一例を示す図である。
図６の左側には、注目画素を中心とする３×３画素のフラグ値が示され、右側には、１０種類のノッチ除去パターンが示されている。
【００３１】
図５のノッチ除去部４３ａは、孤立画素を除去するものであり、例えば、図６に示すように、注目画素の周辺８画素の状態（０又は１）について、予め用意された１０種類のノッチ除去パターンと比較し、一致した場合に、注目画素の状態を置換（即ち、注目画素の値を、一致したパターンの中央値（図６中の太枠内の値）に置換することにより、孤立画素の除去を行うようになっている。
【００３２】
図７は、図１中の圧縮処理部４４の一例を示す構成図である。
圧縮処理部４４は、例えば、ＭＲＣ符号化方式による圧縮を実現するための構成となっており、２値圧縮部４４ａと画像分離部４４ｂとで構成されている。２値圧縮部４４ａは、輪郭補正部４３より入力された輪郭情報Ｓ４３を、ＭＭＲ符号化方式等の２値化データの圧縮に適した圧縮を行い、この圧縮した圧縮輪郭情報Ｓ４４ａを画像書き出し部５０へ送出する機能を有している。画像分離部４４ｂは、平滑化処理部４１で平滑化処理された画像データＳ４１を、入力された輪郭情報Ｓ４３に従って輪郭部を表す前景画像データＳ４４ｂ１と輪郭部以外の背景画像データＳ４４ｂ２とに分離し、画像書き出し部５０へ送出する機能を有している。
【００３３】
なお、本実施例１の構成では、２値圧縮を圧縮処理部４４の中で行っているが、一旦、メモリ等に書き込んだ後に、中央処置装置（ＣＰＵ）等で圧縮処理を行う構成でも良い。
【００３４】
（実施例１の動作）
画像処理装置１の全体の動作（１）と、画像処理部４０の動作（２）と、を説明する。
【００３５】
（１）  画像処理装置１の全体の動作
図１０において、画像入力部１０では、スキャナに置かれた原稿から画像データを読み取ったり、あるいは、ホストＰＣから送られる画像データをネットワークＩＦを介して受け取ることで得た画像データを、画像メモリ７０に書き込む。画像メモリ７０に書き込まれた画像データは、画像読み出し部２０により読み出されて、色変換部３０へ送出される。色変換部３０では、画像読み出し部２０より入力された画像データの色空間を所定の色空間に変換する。
【００３６】
変換された画像データＳ３０は、画像処理部４０により、所定の画像処理が行われ、圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データＳ４４ｂ２が生成される。生成された圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データＳ４４ｂ２は、画像書き出し部５０により、画像メモリ７０に書き込まれる。その後、画像出力部５０により、画像メモリ７０に書き込まれた圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１及び背景画像データＳ４４ｂ２が読み出され、ネットワークＩＦ等を介して外部の接続装置へ送信される。
【００３７】
（２）  画像処理部４０の動作
図８（ａ）〜（ｄ）は、１００線の網点で表現された画像例を示す図である。この図８（ａ）〜（ｄ）において、同図（ａ）は入力画像データ例の「ＡＢＣ」の文字を示す図、同図（ｂ−１）は平滑化処理前の拡大表示された画像が１００線の網点で表現された図、同図（ｂ−２）は平滑化処理前の画像の輪郭情報を示す図、同図（ｃ−１）は平滑化処理後の画像を示す図、同図（ｃ−２）は平滑化処理後の画像の輪郭情報を示す図、及び、同図（ｄ）は補正後の画像の輪郭情報を示す図である。
【００３８】
図８（ａ）に示す画像データＳ３０が図１中の画像処理部４０に入力される。画像処理部４０に入力された画像データＳ３０は、平滑化処理部４１により、平滑化処理が行われる。１００線の網点部であれば、図３（ｄ）に示す平滑化フィルタにより、平滑化される。平滑化処理後の画像は、図８（ｃ−１）に示ように、平滑化処理によって網点のパターンが消えている。
【００３９】
平滑化された後の画像データＳ４１の輪郭情報Ｓ４２が、輪郭抽出部４２で抽出される。抽出された輪郭情報Ｓ４２が、図８（ｃ−２）に示されている。
【００４０】
本実施例１では、図４の輪郭抽出部４２内の最大値・最小値取得部４２ａにより、注目画素を中心とした１５×１５の画素範囲で最大画素値と最小画素値が取得される。取得された最大画素値と最小画素値を基に、最大−最小差分評価部４２ｂ、及び中間値差分評価部４２ｃによって評価が行われる。評価結果合成部４２ｄにより、最大−最小差分評価部４２の第１評価結果Ｓ４２ｂと、中間値差分評価部４２ｃの第２評価結果Ｓ４２ｃと、が合成され、輪郭情報Ｓ４２の抽出が行われる。
【００４１】
図８（ｂ−２）の図は、抽出する際のパラメータを同条件として、平滑化処理前の画像データＳ３０より輪郭情報の抽出を行ったもので、平滑化処理前の画像データＳ３０より輪郭情報を抽出した場合には、網点の複雑なパターンが２値化した情報に存在していることが分かる。一方、平滑処理後の画像データＳ４１より輪郭情報Ｓ４２の抽出を行った場合には、図８（ｃ−２）に示すように、網点の複雑なパターンが存在しないことが分かる。
【００４２】
輪郭抽出部４２で抽出され輪郭情報Ｓ４２は、輪郭補正部４３で補正される。図８（ｄ）に、補正された輪郭情報Ｓ４３が示されている。図８（ｃ−２）に示すように、補正前の輪郭情報Ｓ４２で境界付近に残っていたノイズ成分が、輪郭補正部４３の補正処理により減っていることが分かる。補正された輪郭情報Ｓ４３は、圧縮処理部４４で圧縮処理されて出力される。
【００４３】
（実施例１の効果）
本実施例１によれば、画像処理部４０により、網点パターンを平滑化した後の画像データＳ４１より、２値化対象となる輪郭情報Ｓ４２を抽出するようにしたので、網点等の複雑なパターンが２値化データに現れず、更に、エッジの不安定さに起因する輪郭部形状を補正することができるので、圧縮後のデータサイズを小さくすることが可能となる。
【実施例２】
【００４４】
平滑化処理や輪郭情報の抽出処理は、上下の画素参照が必要なため、ハードウェアで構成する場合には、スタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）等のラインメモリ（走査線１本分を記憶するメモリ）が必要となる。実施例１の構成では、入力された画像データＳ３０に対して平滑化処理部４１による平滑化処理を行い、輪郭抽出部４２により、平滑化された画像データＳ４１から輪郭情報Ｓ４２の抽出処理を行う構成となっている。そのため、入力された画像データＳ３０の平滑化処理を行う際のラインメモリと、輪郭情報Ｓ４２の抽出処理を行う際のラインメモリと、がそれぞれ必要となる。その結果、ハードウェアのコストが上がってしまうという不都合がある。このような不都合を解消するために、本実施例２では、以下のように構成になっている。
【００４５】
（実施例２の構成）
図９は、本発明の実施例２における画像処理装置の概略を示す構成図であり、実施例１の画像処理装置１を示す図１中の要素と共通の要素には共通の符号が付されている。
【００４６】
本実施例２の画像処理装置１Ａでは、実施例１の画像処理部４０に代えて、これとは構成の異なる画像処理部４０Ａが設けられている。その他の構成は、実施例１と同様である。
【００４７】
本実施例２の画像処理部４０Ａは、実施例１と同様の特定パターン領域判定部４１ａ、輪郭抽出部４２及び適応的平滑化処理部４１ｂと、特定パターン領域判定部４１ａ及び輪郭抽出部４２の出力側に接続された実施例１とは異なる適応的輪郭補正部４８と、適応的平滑化処理部４１ｂ及び適応的輪郭補正部４８の出力側に接続された実施例１と同様の圧縮処理部４４と、により構成されている。
【００４８】
特定パターン領域判定部４１ａは、実施例１と同様に、色変換部３０より入力された画像データＳ３０について画素毎に網点や細線等のパターン領域であるかを判定して領域判定結果Ｓ４１ａを適応的輪郭補正部４８及び適応的平滑化処理部４１ｂへ出力するものである。輪郭抽出部４２は、実施例１と同様に、色変換部３０より入力された画像データＳ３０に含まれる画像オブジェクトの輪郭情報Ｓ４２を抽出し、適応的輪郭補正部４８へ出力するものである。適応的輪郭補正部４８は、実施例１とは異なり、領域判定結果Ｓ４１ａに応じて、抽出された輪郭情報Ｓ４２を適応的に補正し、補正した輪郭情報Ｓ４８を圧縮処理部４４へ出力する機能を有している。
【００４９】
適応的平滑化処理部４１ｂは、実施例１と同様に、領域判定結果Ｓ４１ａに応じて、色変換部３０より入力された画像データＳ３０について適応的に平滑化処理を行い、平滑化した画像データＳ４１ｂを圧縮処理部４４へ出力するものである。圧縮処理部４４は、実施例１と同様に、補正された輪郭情報Ｓ４８と、平滑化された画像データＳ４１ｂと、を処理して圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１、及び背景画像データＳ４４ｂ２を、画像書き出し部５０へ出力するものである。
【００５０】
図１０は、図９中の適応的輪郭補正部４８の一例を示す構成図である。
適応的輪郭補正部４８は、輪郭抽出部４２で抽出された輪郭情報Ｓ４２を入力する画素数評価部４８ａと、この出力側に接続されたノッチ除去部４３ａ１と、輪郭情報Ｓ４２を入力するノッチ除去部４３ａ２と、ノッチ除去部４３ａ１，４３ａ２の出力側に接続された輪郭情報合成部４８ｂと、により構成されている。即ち、輪郭抽出部４２で抽出された輪郭情報Ｓ４２は、画素数評価部４８ａとノッチ除去部４３ａ１の２つ処理部がシリアルに連結された構成と、ノッチ除去部４３ａ２のみの処理の構成と、の２つの構成によってそれぞれ補正され、補正された２つの第１輪郭情報Ｓ４３ａ１及び第２輪郭情報Ｓ４３ａ２が、輪郭情報合成部４８ｂへ入力される構成になっている。
【００５１】
画素数評価部４８ａは、輪郭情報Ｓ４２を入力し、画素毎に注目画素を中心とする所定領域の画素の状態（０又は１）をカウントし、このカウント値を評価することで画素の状態を補正し、評価結果Ｓ４８ａをノッチ除去部４３ａ１へ出力する機能を有している。例えば、周囲３×３画素の１の画素の数が５より小さい場合は０、５以上の場合は１を出力するように補正し、補正した画素の状態を表す評価結果Ｓ４８ａをノッチ除去部４３ａ１へ出力する。ノッチ除去部４３ａ１は、実施例１の図５のノッチ除去部４３ａと同様に、評価結果Ｓ４８ａを入力し、予め用意された１０種類のパターンと比較することで画素の状態を補正し、補正した第１輪郭情報Ｓ４３ａ１を輪郭情報合成部４８ｂへ出力するものである。
【００５２】
ノッチ除去部４３ａ２は、実施例１の図５のノッチ除去部４３ａと同様に、輪郭情報Ｓ４２を入力し、予め用意された１０種類のパターンと比較することで画素の状態を補正し、補正した第２輪郭情報Ｓ４３ａ２を輪郭情報合成部４８ｂへ出力するものである。輪郭情報合成部４８ｂは、入力された２つの第１、第２輪郭情報Ｓ４３ａ１，Ｓ４３ａ２を、画素毎の領域判定結果Ｓ４１ａに応じて画素毎に、いずれかの第１、第２輪郭情報Ｓ４３ａ１，Ｓ４３ａ２を選択し、選択された輪郭情報Ｓ４８を出力する機能を有している。輪郭情報合成部４８ｂでは、例えば、領域判定結果Ｓ４１ａが細線と判定された画素については、第２輪郭情報Ｓ４３ａ２を選択し、それ以外の画素については、第１輪郭情報Ｓ４３ａ１を選択して出力する機能を有している。
【００５３】
（実施例２の動作）
本実施例２の画像処理装置１Ａの全体の動作は、実施例１の画像処理装置１の全体の動作とほぼ同様である。本実施例２の画像処理部４０Ａの構成は、実施例１の画像処理部４０と異なるので、以下、図８（ａ）〜（ｄ）、及び図１１（ａ）〜（ｃ）〜図１３を参照しつつ、本実施例２の画像処理部４０Ａの動作を説明する。
【００５４】
図１１（ａ）〜（ｃ）は、細線等の文字の画像例を示す図であり、同図（ａ）は入力画像例、同図（ｂ−１）は平滑化処理前の画像例、同図（ｂ−２）は平滑化処理前の画像の輪郭情報例、及び、同図（ｃ）は平滑化処理後の画像例である。図１２（ｄ−１）、（ｄ−２）は、２つの構成で補正された各輪郭情報例を示す図であり、同図（ｄ−１）は補正した輪郭情報Ｓ４３ａ１の例、及び、同図（ｄ−２）は補正した輪郭情報Ｓ４３ａ２の例である。更に、図１３は、領域判定結果に応じて合成された輪郭情報例を示す図である。
【００５５】
例えば、図８（ａ）と図１１（ａ）に示す画像データＳ３０が、画像処理部４０Ａに入力された場合の動作を説明する。
【００５６】
図８（ａ）に示される画像データＳ３０の画像には、文字「ＡＢＣ」が表示されている。又、図１１（ａ）に示される画像データＳ３０の画像は、図１１（ｂ−２）に拡大表示されているように、細線と小さな文字「４５６７８９」を含んでいる。
【００５７】
画像処理部４０Ａに入力された画像データＳ３０は、輪郭抽出部４２により、その画像データＳ３０の輪郭情報Ｓ４２が抽出される。図８（ａ）の１００線の網点で表現された文字「ＡＢＣ」については、図８（ｂ−２）に示すような輪郭情報Ｓ４２が抽出される。図１１（ａ）に表示された細線と小さな文字「４５６７８９」は、図１１（ｂ−２）に示すような輪郭情報Ｓ４２が抽出される。抽出された輪郭情報Ｓ４２は、適応的輪郭補正部４８に入力される。
【００５８】
これと並行して、入力された画像データＳ３０は、特定パターン領域判定部４１ａにより、画素毎に網点や細線等のパターン領域であるか判定される。図８（ａ）の１００線の網点で表現された文字「ＡＢＣ」に対応する画素については、網点領域として判定される。網点領域以外の図１１（ｂ−２）の細線や小さな文字「４５６７８９」に対応する画素については、細線領域として判定される。これらの領域判定結果Ｓ４１ａは、適応的輪郭補正部４８と適応的平滑化処理部４１ｂとに入力される。
【００５９】
適応的輪郭補正部４８において、入力された輪郭情報Ｓ４２は、図１０中の画素数評価部４８ａ及びノッチ除去部４３ａ１により補正されると共に、ノッチ除去部４３ａ２により補正される。画素数評価部４８ａ及びノッチ除去部４３ａ１により補正された第１輪郭情報Ｓ４３ａ１と、ノッチ除去部４３ａ２により補正された第２輪郭情報Ｓ４３ａ２とは、輪郭情報合成部４８ｂに入力される。輪郭情報合成部４８ｂは、入力された２つの第１、第２輪郭情報４３ａ１，Ｓ４３ａ２を、画素毎の領域判定結果Ｓ４１ａに応じて、画素毎にいずれかの第１、第２輪郭情報Ｓ４３ａ１，Ｓ４３ａ２を選択し、選択した輪郭情報Ｓ４８を圧縮処理部４４へ出力する。
【００６０】
画素数評価部４８ａ及びノッチ除去部４３ａ１により補正された第１輪郭情報Ｓ４３ａ１が、図１２（ｄ−１）に示され、ノッチ除去部４３ａ２により補正された第２輪郭情報Ｓ４３ａ２が、図１２（ｄ−２）に示されている。第１輪郭情報Ｓ４３ａ１については、網点の複雑なパターンの輪郭が補正されることで消えているが、細線等の文字のパターンがつぶれていることが分かる。これに対して、第２輪郭情報Ｓ４３ａ２については、網点の複雑なパターンの輪郭が残っているが、細線等の文字のパターンがつぶれていないことが分かる。
【００６１】
図１３には、輪郭情報合成部４８ｂで合成された輪郭情報Ｓ４８が示されている。つまり、輪郭情報合成部４８ｂでは、２つの第１、第２輪郭情報Ｓ４３ａ１，Ｓ４３ａ２を、画素毎の領域判定結果Ｓ４１ａに応じて、細線領域に対応する画素（即ち、１００線の網点で表現された文字「ＡＢＣ」に対応）については、第１輪郭情報Ｓ４３ａ２を選択し、網点領域に対応する画素（即ち、細線や小さな文字「４５６７８９」に対応）については、第２輪郭情報Ｓ４３ａ１を選択するように、合成した輪郭情報Ｓ４８が、図１３に示されている。この図１３に示されるように、網点の複雑なパターンの輪郭が残っておらず、且つ、細線等の文字のパターンがつぶれていない良好な輪郭情報が得られていることが分かる。
【００６２】
輪郭情報合成部４８ｂで合成された輪郭情報Ｓ４８は、圧縮処理部４４へ入力される。特定パターン領域判定部４１ａから出力された領域判定結果Ｓ４１ａは、実施例１と同様に、適応的平滑化処理部４１ｂで平滑化され、この平滑化された画像データＳ４１ｂが、圧縮処理部４４へ入力される。圧縮処理部４４では、実施例１と同様の圧縮処理を行い、この処理結果である圧縮輪郭情報Ｓ４４ａ、前景画像データＳ４４ｂ１、及び背景画像データＳ４４ｂ２を、画像書き出し部５０へ出力する。
【００６３】
なお、本実施例２の適応的輪郭補正部４８では、輪郭情報Ｓ４２について、網点部とそれ以外の領域でそれぞれに最適化した補正処理を行う構成としているが、領域判定結果Ｓ４１ａを選択に使用するだけでなく、補正する輪郭情報Ｓ４２に対してＡＮＤや論理和（ＯＲ）を求めるような構成でも良いし、あるいは、領域判定を更に細分化して補正処理を行うような構成にしても良い。
【００６４】
（実施例２の効果）
本実施例２によれば、次の（ａ）、（ｂ）のような効果がある。
【００６５】
（ａ）  適応的輪郭補正部４８により、２値化対象となる輪郭情報Ｓ４２について、網点等の複雑なパターンが消失するように補正することで、２値化データに網点等の複雑なパターンが発生しないので、圧縮後のデータサイズを小さくすることが可能となる。その一方で、細線等の文字については、画素毎の領域判定結果Ｓ４１ａにより、補正の処理を変更する（即ち、弱める）ことで、細線等の文字のパターンのつぶれを防ぐことができる。
【００６６】
（ｂ）  実施例１では、平滑化処理を行った画像データＳ４１より、輪郭情報Ｓ４２の抽出を行っていたが、本実施例２では、平滑処理を行う前の画像データＳ３０より、輪郭情報Ｓ４２の抽出を行うようにしている。そのため、例えば、平滑化処理を行う際のラインメモリと、輪郭情報の抽出処理を行う際のラインメモリと、を共用することが可能であり、ハードウェアのコストを下げることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
本発明は、スキャナ、ＦＡＸ装置、コピー機、複合機（ＭＦＰ）等の装置に適用可能である。
【符号の説明】
【００６８】
１，１Ａ      画像処理装置
４０，４０Ａ      画像処理部
４１      平滑化処理部
４１ａ      特定パターン領域判定部
４１ｂ      適応的平滑化処理部
４２      輪郭抽出部
４２ａ      最大値・最小値取得部
４２ｂ      最大−最小差分評価部
４２ｃ      中間値差分評価部
４２ｄ      評価結果合成部
４３      輪郭補正部
４３ａ，４３ａ１，４３ａ２      ノッチ除去部
４４      圧縮処理部
４４ａ      ２値圧縮部
４４ｂ      画像分離部
４８      適応的輪郭補正部
４８ａ      画素数評価部
４８ｂ      輪郭情報合成部
【図１】
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【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図３】
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【図８】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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