(57)【要約】【課題】  高精度で、網点領域内に混在または隣接する黒文字領域を網点領域から分離可能な２値画像の像域分離方法を提供する。【解決手段】  画像データ中の境界点を開始点にし、開始点を中心点とした所定の矩形領域で境界線を追跡し、矩形領域内に存在する閉領域を伴う境界線を除去して第１のマスク画像を得て、このマスク画像を膨張・縮小処理して第２のマスク画像を得て、マスク画像中の境界点を開始点にし、開始点を中心点とした所定の矩形領域で境界線を追跡し、矩形領域内に存在する閉領域をマスク画像から除去または追加して第３のマスク画像を得て、このマスク画像のマスクデータ画素と、原画像の黒画素とを参照し、マスク画像中の最外側画素である境界点に対応する原画像の画素に隣接する画素が黒画素であれば、黒画素に対応するマスク画像中の画素を拡張点とし、拡張点を追跡してマスク画像に追加する。【選択図】  図１
2005191607.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、
画像データ中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を伴う境界線を除去するステップを有することを特徴とする像域分離方法。
【請求項２】
２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、
画像データから追跡した境界線のマスク画像を膨張処理した後、縮小処理を行うステップを有することを特徴とする像域分離方法。
【請求項３】
さらに、膨張及び縮小処理を行ったマスク画像中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を前記第２のマスク画像から除去するか、前記第２のマスク画像に追加するステップを有することを特徴とする請求項２記載の像域分離方法。
【請求項４】
２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、
網点領域をマスクしたマスク画像のマスクデータ画素と、原画像の黒画素とを参照し、
マスク画像中の最外側画素を境界点とし、該境界点に対応する原画像の画素に隣接する画素が黒画素の場合には、該黒画素に対応するマスク画像中の画素を拡張点とし、該拡張点を追跡するステップを有することを特徴とする像域分離方法。
【請求項５】
２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、
画像データ中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を伴う境界線を除去して第１のマスク画像を得るステップと、
前記第１のマスク画像を膨張処理した後、縮小処理を行い第２のマスク画像を得るステップと、
前記第２のマスク画像中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を前記第２のマスク画像から除去するか、前記第２のマスク画像に追加して第３のマスク画像を得るステップと、
前記第３のマスク画像のマスクデータ画素と、原画像の黒画素とを参照し、該第３のマスク画像中の最外側画素を境界点とし、該境界点に対応する原画像の画素に隣接する画素が黒画素の場合には、該黒画素に対応するマスク画像中の画素を拡張点とし、該拡張点を追跡して該第３のマスク画像に追加して第４のマスク画像を得るステップとを有することを特徴とする像域分離方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、像域分離方法に関し、特に、２値画像の網点領域と文字領域とを分離する像域分離方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
網点には、サイズ変調（ＡＭ：Amplitude Modulation)型網点と、空間周波数変調（ＦＭ：Frequency Modulation)型網点とが存在する。従来、主にＡＭ型網点を対象とする像域分離方法が提案されている。
【０００３】
従来のＡＭ型網点を対象とする像域分離方法は、ＡＭ型網点の特有の性質を利用するものである。このＡＭ型網点は、主に二つの特有の性質を有する。第１の特徴は、網点の中心が固定的な空間周波数を有することである。この固定的な周期に基づいて網点を検出する方法が存在する（例えば、特許文献１）。第２の特徴は、黒画素面積率に関し、ＡＭ型網点が多値画像の階調値を現すという性質である。網点の面積率が増加することを網点の成長といい、網点が成長率によってある一定の形を有することを網点の閉領域性質という。成長率が５０％以下の場合には、黒画素の閉領域を有し、５０％以上になると、網点の間が離れた白画素の閉領域を有することとなる。従来の技術では、主にこの二つの特有の性質を利用して網点を検出していた。
【０００４】
上述のように、従来の像域分離方法は、網点の周期性や網点特有の閉領域といった性質を検出し、大別して以下の方法によって画像を網点領域と文字領域とに分離していた。
【０００５】
（１） 網点の周期性を検出する方法（例えば、特許文献１）
網点の中心が一定の周期で並ぶ性質を利用し、網点の中心として検出した位置が予測した網点の中心位置と合致する場合には、検出点の中心とその近傍を網点領域とする方法である。
（２） 網点特有の閉領域を検出する方法（例えば、特許文献２）
多値画像から２値網点画像へ変換する場合には、多値画像の濃度変化に対応する網点の発生方法には設計された規則がある。一般的な設計において生成される網点の形は、特有の閉領域を保ちながら画像の濃度変化に対応して変化する。この網点の閉領域を検出することによって、網点を検出する。
（３） 網点の周期性検出と網点特有の閉領域検出との併用する方法（例えば、特許文献３）
上記（１）、（２）の二つの検出方法を併用する方法である。
【０００６】
【特許文献１】特開昭６３−１４２７６５公報
【特許文献２】特開昭６２−２２６７７０公報
【特許文献３】特開平１−１３２２９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、上記従来の像域分離方法のうち、網点の周期性を検出する方法では、画像を主走査方向にのみ走査するため、網点の角度が０度及び４５度以外の網点領域の検出精度が極端に低いという問題があった。
【０００８】
また、網点の閉領域を検出する従来の方法では、網点の中心点を基にした正方形の領域を閉領域として検出するが、黒領域と白領域との割合が５０％付近となる網点については、隣り合う網点との境界が不鮮明になるため、閉領域を検出することができなくなるといった問題があった。
【０００９】
さらに、網点の周期性を検出する方法と網点の閉領域を検出する方法とを併用する従来の方法では、各々の方法を個別に実施するよりも網点領域の検出精度は向上するが、各々の方法に特有の問題によって検出できない網点領域については、完全に補完することができないという問題があった。
【００１０】
また、従来の方法では、網点領域中に黒文字が混在すると、同じ文字の一部分であるにも拘らず、網点領域に近い部分は網点領域に、網点領域から遠い部分は文字領域に各々分離されてしまうといった問題があった。
【００１１】
そこで、本発明は、上記従来の像域分離方法における問題点に鑑みてなされたものであって、画像を網点領域と文字領域とに分離する精度を高め、従来の像域分離方法では正確に分離できなかった網点領域内に混在する黒文字領域や、網点領域に隣接する黒文字領域をすべて網点領域から分離することを可能とし、ＦＭ型網点にも対応することのできる像域分離方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するため、本発明は、２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、画像データ中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を伴う境界線を除去するステップを有することを特徴とする。
【００１３】
そして、本発明によれば、所定の大きさの文字領域を除去したマスク画像を得ることができ、正確な網点領域の境界線を確保した上で、網点領域を検出することができる。
【００１４】
また、本発明は、２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であ
って、画像データから追跡した境界線のマスク画像を膨張処理した後、縮小処理を行うステップを有することを特徴とする。これによって、網点領域を領域の一番外側の網点境界線まで確保することができ、正確な網点領域を確保することにより、網点領域中の文字の誤検出を防止することができる。また、検出方法が網点の角度に依存しないため、ＡＭ型網点のみならず、ＦＭ型網点にも対応することができる。
【００１５】
上記像域分離方法において、さらに、膨張及び縮小処理を行ったマスク画像中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を前記第２のマスク画像から除去するか、前記第２のマスク画像に追加するステップを有するようにすることができる。これによって、誤検出された文字領域をマスク画像から除去するとともに、未検出の網点領域を補充することができ、網点の検出精度を高めることができる。
【００１６】
また、本発明は、２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、網点領域をマスクしたマスク画像のマスクデータ画素と、原画像の黒画素とを参照し、マスク画像中の最外側画素を境界点とし、該境界点に対応する原画像の画素に隣接する画素が黒画素の場合には、該黒画素に対応するマスク画像中の画素を拡張点とし、該拡張点を追跡するステップを有することを特徴とする。これによって、網点領域と繋がった黒画素領域まで網点領域を拡張することができ、網点領域をより正確かつ完全なものに近づけることができる。また、網点の境界線の情報を画素単位で処理するため、文字の誤検出を防ぐこともできる。
【００１７】
さらに、本発明は、２値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、画像データ中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を伴う境界線を除去して第１のマスク画像を得るステップと、前記第１のマスク画像を膨張処理した後、縮小処理を行い第２のマスク画像を得るステップと、前記第２のマスク画像中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を前記第２のマスク画像から除去するか、前記第２のマスク画像に追加して第３のマスク画像を得るステップと、前記第３のマスク画像のマスクデータ画素と、原画像の黒画素とを参照し、該第３のマスク画像中の最外側画素を境界点とし、該境界点に対応する原画像の画素に隣接する画素が黒画素の場合には、該黒画素に対応するマスク画像中の画素を拡張点とし、該拡張点を追跡して該第３のマスク画像に追加して第４のマスク画像を得るステップとを有することを特徴とする。
【００１８】
本発明によれば、上述のように、正確な網点領域の境界線を確保した上で、網点領域を検出し、正確な網点領域を確保することにより、網点領域中の文字の誤検出を防止し、誤検出された文字領域をマスク画像から除去し、未検出の網点領域を補充して網点の検出精度を高めることができ、網点領域と繋がった黒画素領域まで網点領域を拡張することができて網点領域をより正確かつ完全なものに近づけることができるとともに、網点の境界線の情報を画素単位で処理することによって文字の誤検出を防ぐことが可能で、ＦＭ型網点にも対応することのできる像域分離方法を提供することができる。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、精度が高く、網点領域内に混在する黒文字領域や、網点領域に隣接する黒文字領域をすべて網点領域から分離することができ、ＦＭ型網点にも対応することのできる像域分離方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
本発明にかかる像域分離方法の全体構成について、図１のフローチャートを参照しながら説明する。
【００２１】
まず、ステップＳ１において、２値原画像を入力した後、原画像の注目画素を定義し、この注目画素の８近傍画素により、境界点画素を定義する。原画像中の境界点画素を開始点にし、この開始点を中心点にして原画像中の特定追跡領域を定義する。この開始点をはじめ、定義した特定追跡領域の中で、公知の境界線追跡処理を行う。この処理を特別追跡領域付き境界線追跡法と定義する。次に、網点検出処理（ステップＳ２）として、追跡できた境界線をマスク画像１にマスクデータとして書き込む（ステップＳ３）。
【００２２】
次に、マスク画像１中の網点境界線を表すマスクデータに対し、３ライン画素ずつの参照メモリを使ってＮ回膨張処理を行う。また、膨張処理と同じように３ライン画素ずつの参照メモリを使って、Ｎ回縮小処理を行う。これは、網点領域確保処理である（ステップＳ４）そして、処理済みマスクデータ画素をマスク画像２に書き込む（ステップＳ５）。この網点領域確保処理の目的は、網点領域を領域の一番外側の網点境界線まで確保することであり、正確な網点領域を確保することにより、網点領域中の文字の誤検出を防ぐことができ、分離率を高めることができる。
【００２３】
次に、前の網点領域確保処理で得たマスク画像２中で、網点領域として第１種領域、誤検出した文字領域として第２種領域、未検出網点領域として第３種領域を定義する。分離率を高めるため、マスク画像２中の領域を前の特別追跡領域付き境界線追跡法と同じ方法で検出する。検出された領域から領域判別点を見つけ出し、判別点より領域の種類を判別する。判別した領域について各々の補正処理を行う。これは、網点領域の補正処理（ステップＳ６）である。この処理によって、誤検出された文字領域をマスク画像２から除去し、未検出網点領域を補充する。マスク画像２が網点領域補正処理を経て、マスク画像３になる（ステップＳ７）。
【００２４】
次に、マスク画像３のマスクデータ画素と原画像画素を参照することにより、拡張点画素を定義する。定義した拡張点追跡処理によって、網点領域を網点領域と繋がった黒画素領域まで拡張する。これは、網点領域拡張処理（ステップＳ８）である。この処理によって、網点領域全体を保つことができ、網点領域の検出をさらに高めことができ、マスク画像４を得ることができる（ステップＳ９）。
【００２５】
最後に、像域分離処理を行い、現画像をマスク画像４で網点画像と文字画像とに分離する（ステップＳ１０）。すなわち、マスク画像４のマスクデータで原画像を分離した画像を網点画像（ステップＳ１１）とし、マスク画像４のマスクデータを反転したデータで原画像を分離した画像を文字画像（ステップＳ１２）とする。
【００２６】
次に、上記各々の処理についての詳細について、図２乃至図７を参照しながら説明する。
【００２７】
図２(a)は、８近傍画素を説明するための図であって、同図において、画像の左肩を原点(0,0)とし、注目画素の主走査座標をi、注目画素の副走査座標をjとすると、注目画素の座標は(i,j)で表される。従来技術では、白画素または黒画素のどちらも注目画素とし、注目画素(i,j)と隣接している周辺８箇所の画素(i,j+1),(i-1,j+1),(i-1,j),(i-1,j-1),(i,j-1),(i+1,j-1),(i+1,j),(i+1,j+1)を８近傍画素と定義するが、本発明では、白画素または黒画素のどちらか一方のみを注目画素とする。すなわち、２値画像のすべての画素を注目画素と非注目画素の二種類の画素に分けることになる。
【００２８】
図２(b)は、従来技術の８連結の例を説明するための図である。同図に示すように、注目画素と同じ注目画素が８近傍画素であった場合に、注目画素とその８近傍画素は８連結していると定義する。
【００２９】
図３は、従来技術における注目画素の性質（内部点、独立点、境界点）の定義を説明するための図である。図３(a)に示すように、内部点とは、注目画素の８近傍画素がすべて注目画素である注目画素を示す。図３(b)に示すように、独立点とは、注目画素の８近傍画素がすべて非注目画素である注目画素を示す。図３(c)に示すように、境界点とは内部点でもなく独立点でもない注目画素を示す。
【００３０】
図４は、従来技術のチェーンコードを説明するための図である。同図に示すように、注目画素を中心とする８近傍画素の各々に割り当てた０から７までの数字をチェーンコード数という。チェーン配列Chain#X[ ], Chain#Y[ ],を使って、注目画素と近傍画素との相対座標を求めることができる。例えば、注目画素[i,j]に対して、チェーンコード数６の画素座標を求める場合には、画素座標は[i+Chain#X[6], j+Chain#Y[6 ]]であり、[i,j+1]に相当する。チェーンコード数Ｃが０から７まで順番に増加すると、注目画素にとって、右側の画素から反時計周りで８近傍画素の座標を求めることができる。このチェーンコードを、後ほど、特別追跡領域付き境界線追跡処理、領域追跡処理と拡張点追跡処理等において使用する。
【００３１】
図５は、本発明の特別追跡領域付き境界線追跡法の開始点と特別追跡領域の定義について説明するための図である。画像に対してラスタ順に走査を行い、注目画素[i,j]を検出する。もし、注目画素[i,j]が境界点の場合には、注目画素[i,j]を中心点として、横２×Ｌ個の画素、縦Ｌ個の画素の矩形領域を特別追跡領域と定義する。本発明における８連結画素の境界線追跡法は、この特別追跡領域中で行う。
【００３２】
まず、画像に対してラスタ順に走査を行い、注目画素[i,j]を検出する。次に、注目画素が図３に示すどの性質であるかを判別する。もし注目画素[i,j]が内部点であれば、ラスタ順の次画素から走査を継続する。注目画素が独立点であれば、注目画素の座標[i,j]に対応するマスク画像１の画素[i,j]をマスタデータに書き換える。その後、また、ラスタ順に次画素から走査を継続する。もし注目画素が境界点であれば、その注目画素[i,j]を開始点P[0]として、P[0]を中心点として特別追跡領域を作成する。特別追跡領域のサイズを横２×Ｌ個の画素、縦Ｌ個の画素の矩形画素領域とする。P[0]は、この特別追跡領域の中心点となる。
【００３３】
このP[0]を開始点として、従来技術の８連結画素の境界線追跡法を用いて網点境界線追跡処理を実施する。本発明の特別追跡領域付き境界線追跡法は、追跡中の境界点が特別追跡領域から外れた場合と、追跡線を構成する追跡点数が設計した範囲を超えた場合に追跡を中断する処理である。追跡できた境界線上の画素座標を配列N[ ][ ]に記憶する。追跡処理後、配列N[ ][ ]から記憶した画素の座標を取り出し、対応したマスク画像１の画素をマスクデータに書き換える。境界線追跡処理を実施した結果、マスクデータが書き換えられたマスク画像１の画素が原画像中の検出された網点の境界線上の画素を表す。境界追跡処
理の完了後、次の画素からラスタ順の走査を継続する。
【００３４】
次に、本発明の特別追跡領域付き境界線追跡法による網点検出処理を、図４乃至図７を参照しながら詳細に説明する。ここで、チェーンコードをＣ、チェーン配列をChain#X[ ]、Chain#Y[ ]、境界線上の境界点の座標を記憶する配列をN[ ][ ]、開始点をP[0]、境界点の数をn、検出しようとする網点の境界線の周囲長画素数NUMと特別追跡領域を設定する。また、網点の境界点をP[n](第n番目の画素)と定義する。
【００３５】
（１）ステップＳ２１において、画像の画素をラスタスキャンして、注目画素[i,j] が独立点の場合には、ステップＳ３２において、マスク画像の画素[i,j]をマスクデータに書き換え、追跡処理を終了する。
（２）ステップＳ２２において、注目画素[i,j]が境界点ではない場合には、注目画素[i,j]が内部点であるとして、追跡処理を終了する。
（３）ステップＳ２２において、注目画素[i,j]が境界点の場合には、ステップＳ２３において、注目画素[i,j]を開始点P[0]にし、開始チェーンコードＣを0とする。また、境界点の数nを0とし、開始点P[0]を中心点にして特別追跡領域を設計する。
（４）ステップＳ２４において、チェーンコードＣから３を減算する。
（５）ステップＳ２５において、チェーンコードＣが０未満の場合には、ステップＳ２６において、８を加算する。
【００３６】
（６）ここで、チェーンコードＣが示す主走査座標 をi'、副走査をj'、チェーンコードＣが示す座標を[i',j']と定義する。チェーンコード数Ｃを図４に示すチェーン配列Chain#X[ ] 、Chain#Y[ ]に各々代入することにより、注目画素の座標[i,j]におけるチェ−ンコードＣの主走査の相対位置と副走査の相対位置とを得る。これを注目画素の座標[i,j]の主走査座標i 、副走査座標ｊに各々加算することにより、チェーンコードＣが示す座標[i',j']を得る。
（７）ステップＳ２８において、座標[i',j']が特別領域外に存在する場合には、追跡処理を終了する。
（８）ステップＳ２９及びステップＳ３０において、画素[i',j']が注目画素あるいは境界点ではない場合には、ステップＳ３１において、新チェーンコードＣ=(C+1) mode 8をして、上記（６）に示した処理を行う。尚、modは剰余演算である。
（９）ステップＳ３３において、境界点数ｎが周囲張画素数NUMより大きい場合には、追跡処理を終了する。
（１０）ステップＳ３３において、境界点数ｎが周囲張画素数NUMより小さい場合には、ステップＳ３４において、画素[i',j']を第ｎ番目の境界点P[n]にする。
【００３７】
（１１）ステップＳ３５において、画素の座標[i',j']を配列N[n][0]とN[n][1]に代入する。
（１２）ステップＳ３６において、画素[i',j']の座標と画素[i,j]の座標が一致した場合には、後述する（１６）の処理を行う。
（１３）ステップＳ３６において、画素[i',j']の座標と画素[i,j]の座標が一致しない場合には、ステップＳ３７において、境界点の数ｎに１を加算する。
（１４）ステップＳ３８において、画素[i',j']の座標を画素[i,j]の座標に代入する。
（１５）ステップＳ３９において、新チェーンコードＣ=(C+1) mode 8をして（４）の処理を行う。
【００３８】
（１６）ステップＳ４０において、検出された網点境界線上の境界点画素の座標を記憶した配列N[ ][ ]から第ｎ番目の座標を取り出し、ステップＳ４１において、この座標に位置するマスク画像１の画素をマスクデータに書き換える。
（１７）ステップＳ４２において、境界点数ｎから１を減算する。
（１８）ステップＳ４３において、境界点数ｎが０の場合には、網点の境界線の境界点をマスク画像１の書き込み処理を完了して、追跡処理を終了する。境界点数ｎが０ではない場合には、上記（１６）の処理を行う。
【００３９】
次に、図８(a)、(b)を参照しながら、黒網点と白網点に対する網点検出処理について具体的に説明する。
【００４０】
本発明の特別追跡領域は、開始点の座標を中心とした、矩形で、一つの網点のデータがすべて追跡窓内に納まる任意の大きさの追跡窓である。同図に示した網点境界線追跡法の例では、３２画素×１６ラインの追跡窓を準備し、白画素を注目画素としている。図８(a)は黒網点の検出例で、黒網点と接する白画素部分を追跡する。図８(b)は白網点の検出例で、黒画素と接する白網点の内側を追跡する。
【００４１】
追跡点が特別追跡領域から外れるか、追跡点が開始点に戻るまで追跡は繰り返される。もし、追跡中の境界点が追跡窓から外れた場合には、追跡中の境界線は網点のものではないとして追跡を中断する。追跡点が開始点に戻る場合には、追跡線を構成する追跡点数が設定した範囲内であった場合のみ、追跡線をマスク画像１に記録する。
【００４２】
次に、図９乃至図１２を参照しながら網点領域確保処理について説明する。
【００４３】
図９は、公知の８近傍膨張処理の説明図である。同図に示すとおり、３画素×３ラインの参照メモリを準備し、マスク画像１をラスタ順に走査する。マスク画像の画素を準備した３画素×３ラインの窓に代入する。窓の中央の注目画素がマスクデータである場合には、処理を行わず、出力参照画素を注目画素に代入する。注目画素が非マスクデータの場合には、窓中に一つでもマスクデータがあれば、出力参照画素をマスクデータに変更する。
【００４４】
図１０は、従来技術の８近傍縮小処理の説明図である。同図に示す通り、３画素×３ラインの参照メモリを準備し、図９の８近傍膨張処理後の参照画素を３画素×３ラインの窓に代入する。窓中央の注目画素が非マスクデータの場合には、処理を行わず、出力参照画素を注目画素に代入する。注目画素がマスクデータの場合には、窓中に一つでも非マスクデータがあれば、出力参照画素に非マスクデータを書き込む。
【００４５】
次に、図１１を参照しながら、本発明の特徴部分である、参照メモリを使用することによって画像データを一ラインずつ、同時にＮ回拡張処理をＮ回縮小処理ができる網点領域確保処理について説明する。
【００４６】
まず、膨張処理の回数Ｎと同じ縮小処理回数Ｎを定義により、参照メモリ（２×Ｎ）個を準備する、各々の参照メモリは、画像副走査の３ライン分の画素数を持つエリアにする。
【００４７】
次に、膨張と縮小処理を行う前に、参照メモリ１〜２Ｎまでの画素データについて、第１ラインデータを第２ラインにシフトさせる。また、第０ラインデータを第１ラインデータにシフトさせ、元の第２ラインデータを捨てる。
【００４８】
膨張処理対象になるマスク画像１のデータをライン単位で、順番に参照メモリ１の第０ラインに代入する。膨張処理では、一画素ずつ、一ライン単位で行う。１回目の膨張処理した結果を参照メモリ２の第０ラインに書き込む。また、参照メモリ２に対し、第２回目の膨張処理を行う。その結果を参照メモリ３の第０ラインに書き込む。この膨張処理を繰り返し、Ｎ回膨張処理を行った結果を参照メモリＮ＋１に書き込む。第１回目の縮小処理は参照メモリＮ＋１を参照し、結果を参照メモリＮ＋２の第０ラインに書き込む。この縮小処理をＮ回繰り返し、最後の第Ｎ回縮小処理の結果を出力データにし、マスク画像２に書き込む。このＮ回膨張処理とＮ回縮小処理は、参照メモリ１〜２×Ｎ（参照メモリの総ライン数は３×（２×Ｎ）になる）まで使うことによって、画像の膨張処理と画像の縮小処理のメモリ数を最低限に納めることができ、画像処理の高速化もできる。この処理は、網点領域確保処理である。
【００４９】
図１１に示したように、マスク画像１中の網点境界線を表すマスクデータ画素をＮ回の膨張処理とＮ回の縮小処理によって、網点領域を表すマスクデータ領域になる。尚、マスクデータ領域では、網点領域の最外側の網点境界線まで正確に、融合することができる。
【００５０】
本発明では、隣あう網点境界線のマスクデータが融合するまでの任意の回数８近傍膨張処理を繰り返す。この処理によって、網点検出処理で検出された網点境界線のマスクデータ画素が網点領域を表すマスクデータ領域とすることができる。
【００５１】
本発明では、８近傍膨張処理の回数と同じ回数、８近傍縮小処理を繰り返す。膨張処理によって拡張した網点領域では、縮小処理によって元の網点領域最外側の網点境界線の輪郭まで、縮小した。但し、膨張処理によって繋がった網点領域内部のマスクデータ画素は、そのまま網点領域になっている。本処理の結果作成されたマスクデータはマスク画像２として記録する。
【００５２】
本発明にかかる網点領域確保処理では、膨張・縮小処理を任意の回数行うことができ、膨張処理及び縮小処理を同一回数行うことも、膨張処理を行う回数と縮小処理を行う回数とが一致しなくともよい。
【００５３】
図１２は、網点領域確保処理の実施例の説明図である。図１２(a)のマスク画像１（境界線データ）に対して図１１に示すＮ回８近傍拡張処理とＮ回８近傍縮小処理を行うと、図１２(b)に示すマスク画像２に変化する。
【００５４】
次に、図１３、図１４及び図１５を用いて網点領域補正処理について説明する。
【００５５】
図１３は、マスク画像２の３種類の領域を説明する図である。マスク画像２の中には、３種類のマスクデータ領域がある。この３種類の領域を、各々第１種類領域、第２種領域、及び第３種領域として定義する。第１種領域はある大きさ以上の領域を持つ網点領域である。第２種領域は網点領域として誤検出された領域で、文字と文字との間にはある間隔があり、前の膨張処理と縮小処理によって隣あう境界線が繋がらない文字領域として、除去する必要がある領域である。第３種類領域は網点領域として検出できなかった領域で、網点領域に追加する必要がある領域である。
【００５６】
次に、図１４のフローチャートを使って、領域追跡処理について説明する。
注目画素は、マスク画像２中のマスクデータ画素であることを定義し、図４のチェーンコードを用いる。そして、マスク画像２をラスタスキャンする。[i,j]は、画素が画像に存在する座標である。
【００５７】
（１）ステップＳ５１において、注目画素[i,j]が独立点の場合には、画素[i,j]のマスクデータを除去して、追跡を終了する。
（２）ステップＳ５２において、注目画素[i,j]が境界点ではない場合には、追跡処理を終了する。
（３）ステップＳ５３において、追跡用パラメータを設定する。注目画素[i,j]を開始点P[0]とする。開始点P[0]を中心点して、特定追跡領域を設定する。開始点P[0]の座標[i,j]を中心の横Ｌ縦２×Ｌの特定追跡領域とする。チェーンコード数Cを0とする。追跡された領域の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標を定義する。チェーン配列Chain#X[ ] と Chain#Y[ ]を定義する。さらに、領域の周囲長画素数NUMを定義する。
（４）ステップＳ５４において、チェーンコードＣから３を減算する。
（５）ステップＳ５５において、チェーンコードＣが０未満の場合には、ステップＳ５６において、８を加算する。
【００５８】
（６）ステップＳ５７において、チェーンコードＣが示す主走査座標 をi' 、副走査をj'、チェーンコードＣが示す座標を[i',j']と定義する。チェーンコード数Cを図４に示すチェーン配列Chain#X[ ] 、Chain#Y[ ]に各々代入することにより、注目画素の座標[i,j]におけるチェ−ンコードＣの主走査の相対位置と副走査の相対位置とを得る。これを注目画素の座標[i,j]の主走査座標i 、副走査座標ｊに各々加算することにより、チェーンコードＣが示す座標[i',j']を得る。
（７）ステップＳ５８において、座標[i',j']が特定追跡領域外にある場合には、この領域を第１種領域（ステップＳ６０）として、追跡処理を終了する。
（８）ステップＳ５９において、画素[i',j']が注目画素ではない場合、及び画素[i',j']が注目画素であって、ステップＳ６１において、境界点ではない場合には、ステップＳ６２において、新チェーンコードＣ＝(C+1)mode 8  にして上記（６）の処理を行う。
（９）一方、ステップＳ５９において、画素[i',j']が注目画素であって、ステップＳ６１において、境界点である場合には、ステップＳ６３において、境界点数ｎに１を加算する。
（１０） ステップＳ６５において、境界点数ｎが周囲長画素数NUMより大きい場合には、追跡処理を終了する。
【００５９】
（１１） ステップＳ６６において、座標[i',j']の画素を境界線上第ｎ番目境界点P[ｎ]にする。
（１２） ステップＳ６７において、座標[i',j']により追跡される領域の境界線上の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標を演算する。
（１３） ステップＳ６８において、境界点P[n]と開始点P[0]が一致した場合には、下記（１５）の補正処理を行う。
（１４） ステップＳ６９において、座標[i',j']を座標[i,j]に代入する。ステップＳ７０において、新チェーンコードＣ=(C+1)mode 8して上記（４）の処理を行う。
（１５） ステップＳ７１において、境界線上の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標により、端点の内側に隣接した領域の最左点、最右点、最上点、最下点の判別点座標を演算する。
【００６０】
（１６） ステップＳ７２において、境界線上の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標により補正処理用の矩形補正領域Ｒの左上点、右上点、左下点、右下点の座標を演算する。
（１７） ステップＳ７３において、４つの判別点画素がすべてマスクデータの場合には、領域を第２種領域（ステップＳ７４）と判断する。そうではない場合には、第３種領域（ステップＳ７６）として、下記の（１９）の処理を行う。
（１８） 上記（１６）で得た補正処理用の矩形補正領域Ｒ内のすべての画素について、補正処理による除去処理を行う（ステップＳ７５）。すなわち、マスクデータを元の画素データに書き換えるように処理する。そして、下記（２０）の処理を行う。
（１９）上記（１６）で得た補正処理用の矩形補正領域Ｒの内すべての画素について、補正処理による追加処理を行う（ステップＳ７７）。すなわち、画素をマスクデータに書き換える。そして、下記（２０）の処理を行う。
（２０）ステップＳ７８において、補正処理の結果を検証するため、補正処理領域の最左点画素に戻して上記（２）の処理を行う。
【００６１】
上記処理において、境界線の周囲長画素の総数のしきい値NUMは、５１２を基準とするが、画像線密度や線数等の情報により最適な数に変更することも可能である。
【００６２】
網点領域補正処理とは、マスク画像２をラスタ順で画素を取り出して、図１４乃至図１６に示す処理で補正し、マスク画像３として記録する処理である。網点領域補正処理では、まず、本発明が設定した特定追跡領域を用いた特別追跡領域付き領域追跡法を用いてマスク画像２中の領域境界線を検出する。マスク画像２の領域境界線検出における特定追跡領域は、新聞記事部の横４文字、縦２文字が入るほどの画像サイズの窓で、２５６画素×１２８ラインを目安とするが、原画像の線密度等の情報を参照して追跡窓のサイズを変更することも可能である。
【００６３】
次に、検出した領域の４つの判別点から、領域の種類を判別する。判別した領域の種類により、各々の補正処理を行う。補正処理した後、補正処理領域の最左点画素に戻して、同じラスタスキャンする。これは、もし、領域の判別が誤っても、再スキャンによって、検証することができ、検証することによって、エラーを改めることができる。また、検出された文字領域は種々な形を有する。
【００６４】
検出された４つの判別点がすべて追跡できた領域内に存在するとは限らない。この場合には、まず、第３種領域として追加処理する。追加処理によって、元の文字領域は一画素を膨らんだ矩形領域になる（一画素を膨らむ理由は、横や縦等１ラインしかない文字領域に対し、最低３ラインまで領域を確保することによって、判別点がすべて追加した矩形領域に存在するためである）。補正領域の最左端点に戻って、同様の領域追跡処理を行う。誤って追加処理した文字領域の場合には、再追跡処理によって、４つの判別点が補正処理領域に存在するため、最終的第２種領域として除去処理を行う。図１７は、網点領域補正処理の説明図である。
【００６５】
次に、本発明の網点領域拡張処理について説明する。網点領域拡張処理は、網点と文字との境界が不明確な黒文字領域をすべて網点領域に拡張する処理で、マスク画像３と原現画像とを参照し、拡張したマスク画像をマスク画像４として記録する。
【００６６】
まず、図１８を参照しながら、網点領域拡張処理における境界点と拡張点を定義する。
網点領域拡張処理では、マスクデータを注目画素として８近傍画素を調査する。８近傍画素のいずれかがマスクデータではない場合には、この注目画素は境界点と定義する。すなわち、境界点というのは、マスク画像３中の網点領域最外側画素のことである。
【００６７】
境界点を注目画素とした８近傍画素がマスクデータではない場合には、その画素と同じ座標に位置する原画像の画素が黒画素であるとき、この座標を拡張点と定義する。言い代えれば、マスク画像中の網点領域境界点と隣接した非マスクデータ画素[i.j]が同じ座標[i,j]の原画像の画素が黒画素の場合には、このマスク画像中の画素[i,j]を拡張点という。
【００６８】
次に、図１９のフローチャートを参照しながら、網点領域拡張処理について説明する。ここでも、図４のチェーンコードを用いる。
【００６９】
（１）ステップＳ８１において、チェーンコードＣを０にする。また、検出された拡張点数ｋを０にする。拡張点が存在する矩形領域Ｒと矩形領域Ｒ１を定義する。領域ＲとＲ１は、一回拡張追跡処理ですべて検出された拡張点が含まれた最小矩形領域である。また、チェーン配列Chain#X[ ]とChain#Y[ ]を定義する。
（２）マスク画像をラスタスキャンして、ステップＳ８２において、画素[i,j]が境界点ではない場合には、追跡処理を終了する。
（３）ステップＳ８２において、画素[i,j]が境界点の場合には、ステップＳ８３において、チェーンコードＣが示す主走査座標 をi' 、副走査をj'、チェーンコードＣが示す座標を[i',j']と定義する。チェーンコード数Ｃを図４に示すチェーン配列Chain#X[ ] 、Chain#Y[ ]に各々代入することにより、注目画素の座標[i,j]におけるチェ−ンコードＣの主走査の相対位置と副走査の相対位置とを得る。これを注目画素の座標[i,j]の主走査座標i 、副走査座標ｊに各々加算することにより、チェーンコードＣが示す座標[i',j']を得る。
（４）ステップＳ８４において、画素[i',j']が拡張点ではない場合には、下記（８）の処理を行う。
（５）ステップＳ８４において、画素[i',j']が拡張点の場合には、ステップＳ８９において拡張点数ｋに１を加算し、チェーンコードＣを０にする。
【００７０】
（６） 次に、ステップＳ９０において、座標[i',j']から矩形領域Ｒ０の領域を演算する。領域Ｒ０は、すべて検出された拡張点が存在する最小の矩形領域である。
（７）ステップＳ９１において、画素[i',j']をマスクデータに書き換える。画素[i,j]がマスクデータ画素になり、画素[i,j]は、拡張点でなくなり、次の境界点になる。ステップＳ９２において、座標[i',j']を座標[i,j]に代入し、上記（３）の処理を行う。
（８） ステップＳ８５において、チェーンコードＣに１を加算する。
（９） ステップＳ８６において、チェーンコードＣが８より小さい場合には、上記（３）の処理を行う。
（１０）ステップＳ８７において、検出された拡張点数ｋが０の場合には、追跡処理を終了する。
【００７１】
（１１）ステップＳ８８において、拡張点数ｋを０とする。また、チェーンコードＣを０とする。
（１２）ステップＳ９３において、矩形領域Ｒ０中で、左上端点画素からラスタスキャンする。ここで、座標[ii,jj]は、領域Ｒ０内の左上から右下まで、ラスタスキャンする場合の領域Ｒ０内の画素座標である。
（１３）ステップＳ９４において、画素[ii,jj]が境界点ではない場合には、下記（２０）の処理を行う。
（１４）ステップＳ９５において、チェーンコードＣをチェーン配列Chain#X[C],とChain#Y[C]に代入して、画素[ii,jj]の８近傍画素の座標[ii',jj']を求める。
（１５）ステップＳ９６において、 画素[ii',jj']が拡張点ではない場合には、下記（２０）の処理を行う。
【００７２】
（１６）ステップＳ９６において、 画素[ii',jj']が拡張点の場合には、ステップＳ１０１において、拡張点数ｋを１を加算する。また、チェーンコードＣを０とする。
（１７）ステップＳ１０２において、 座標[ii',jj']から検出された拡張点が存在する最小の矩形領域R1を演算する。
（１８）ステップＳ１０３において、画素[ii',jj']をマスクデータに書き換える。
（１９）ステップＳ１０４において、座標[ii',jj']を座標[ii,jj]に代入して上記（１４）の処理を行う。
（２０）ステップＳ９７において、チェーンコードＣに１を加算する。ステップＳ９８において、Ｃが８より小さい場合には、上記（１４）の処理を行う。
【００７３】
（２１）ステップＳ９９において、矩形領域Ｒ０内の画素をスキャンが終了しない場合には、ステップＳ１００において、次の画素をスキャンして上記（１４）の処理を行う。
（２２）ステップＳ１０５において、拡張点数ｋが０の場合には、追跡処理を終了する。
（２３）ステップＳ１０５において、拡張点数ｋが０ではない場合には、ステップＳ１０６において、拡張点数ｋを０とする。また、領域R１の座標を領域Ｒ０の座標に代入して、上記（１３）の処理を行う。
【００７４】
次に、上記網点領域拡張処理の原理について説明する。
（５）の処理における注目画素の８近傍画素中の拡張点の追跡は、常に、チェーンコード０の画素から始める。すなわち、注目画素と隣接する右の画素から、反時計周りで走査する。
（９）の処理では、注目画素が境界点であるとき、注目画素の８近傍画素中、新しい拡張点がない場合には、追跡処理を終了する。
（１０）の処理では、新しい拡張点が見つからない場合、追跡を終了する。そうではない場合には、領域Ｒ０中の見つかった拡張点の隣の８近傍画素中に、まだ、見つけていない拡張点がある可能性がある。そのため、その領域Ｒ０内で再追跡する。もし、新しい拡張点がない場合には、拡張点数ｋが０なので、追跡を終了する。ｋが０ではない場合は、再追跡する。
（１７）の処理では、新たに見つかった拡張点の隣は、まだ、見つかっていない拡張点がある可能性があるので、次の追跡用領域を記憶する。
（２３）の処理では、新しい拡張点が存在する領域Ｒ１を追跡領域Ｒ０に代入して、追跡を開始する。
【００７５】
最後に、以上の本発明の網点領域拡張処理方法で作成されたマスク画像４を原画像に適応することで、原画像を網点領域と文字領域とに分割する。
【図面の簡単な説明】
【００７６】
【図１】本発明にかかる像域分離方法の全体構成を示すフローチャートである。
【図２】８近傍画素と８連結の説明図である。
【図３】注目画素の性質の説明図である。
【図４】本発明にかかるチェーンコードの説明図である。
【図５】特別追跡領域付き境界線追跡の開始点と特定追跡領域の説明図である。
【図６】特別追跡領域付き境界線追跡法のフローチャートである。
【図７】特別追跡領域付き境界線追跡法のフローチャートである。
【図８】特別追跡領域付き境界線追跡説明図である。
【図９】画像の膨張処理の説明図である。
【図１０】画像の縮小処理の説明図である。
【図１１】参照メモリを用いた膨張処理と縮小処理の説明図である。
【図１２】網点領域確保処理の結果説明図である。
【図１３】マスク画像３中の３種類の領域の説明図である。
【図１４】領域境界線追跡手順のフローチャートである。
【図１５】領域境界線追跡手順のフローチャートである。
【図１６】領域境界線追跡手順のフローチャートである。
【図１７】第２種領域類及び第３種領域の補正処理の説明図である。
【図１８】拡張点の定義を説明するための図である。
【図１９】網点領域の拡張処理のフローチャートである。
【図２０】網点領域の拡張処理のフローチャートである。
【図１】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１７】
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【図１８】
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