(57)【要約】【課題】ハイライト部の万線パターンの検出精度を高め、ハイライト部の万線パターンを確実に絵柄領域と判定する画像処理装置を提供する。【解決手段】注目画素Ｇ０がある所定の範囲内（ｔｈａ〜ｔｈｂ）の濃度を持ち、且つ、２つの画素Ｇ１、Ｇ２以上の濃度で、且つ、Ｇ０とＧ３とが（４画素の濃度の最小値）以上の濃度を持っている場合に、任意の濃度を保持する万線パターンの検出を行う。【選択図】        図３
2005045499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部より入力される入力画像の特定領域内の網点を検出する網点検出手段と、前記特定領域内のエッジを検出するエッジ検出手段と、前記特定領域内が白領域か否かを検出する白領域検出手段と、前記網点検出手段と前記エッジ検出手段と前記白領域検出手段との検出結果を基に、前記特定領域内が文字領域か絵柄領域か否かを判定する判定手段と、を有し、前記判定手段の判定結果に基づいて前記入力画像の画像処理を行う画像処理装置であって、
前記白領域検出手段は、
前記入力画像の特定領域内の万線パターンを検出し、絵柄判定を行う万線パターン検出手段を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記万線パターン検出手段は、
特定濃度の万線パターンを検出する特定濃度万線パターン検出手段を有することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記万線パターン検出手段は、
注目画素の濃度値が、所定の閾値内の濃度値を保持し、且つ、前記注目画素の周辺画素の濃度値以上の濃度値を保持し、且つ、前記注目画素から所定の画素を介して位置する特定画素と、前記注目画素と、が前記所定の画素を含めた画素の中で最小値以上の濃度値を保持している場合に、万線パターンを検出することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記万線パターン検出手段は、
前記注目画素の濃度値が、所定の閾値以上の濃度値であると判定した場合は、文字領域とみなし、強制的に万線パターンを検出させないことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
外部より入力される入力画像の特定領域内の網点を検出する網点検出手段と、前記特定領域内のエッジを検出するエッジ検出手段と、前記特定領域内が白領域か否かを検出する白領域検出手段と、前記網点検出手段と前記エッジ検出手段と前記白領域検出手段との検出結果を基に、前記特定領域内が文字領域か絵柄領域か否かを判定する判定手段と、を有し、前記判定手段の判定結果に基づいて前記入力画像の画像処理を行う画像処理装置において実行される画像処理プログラムであって、
前記白領域検出手段において、
前記入力画像の特定領域内の万線パターンを検出し、絵柄判定を行う万線パターン検出処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項６】
前記万線パターン検出処理は、
特定濃度の万線パターンを検出することを特徴とする請求項５記載の画像処理プログラム。
【請求項７】
前記万線パターン検出処理は、
注目画素の濃度値が、所定の閾値内の濃度値を保持し、且つ、前記注目画素の周辺画素の濃度値以上の濃度値を保持し、且つ、前記注目画素から所定の画素を介して位置する特定画素と、前記注目画素と、が前記所定の画素を含めた画素の中で最小値以上の濃度値を保持している場合に、万線パターンを検出することを特徴とする請求項５または６記載の画像処理プログラム。
【請求項８】
前記万線パターン検出処理は、
前記注目画素の濃度値が、所定の閾値以上の濃度値であると判定した場合は、文字領域とみなし、強制的に万線パターンを検出させないことを特徴とする請求項５から７の何れか１項に記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
請求項５から請求項８までの何れか１項に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、スキャナ、カメラ、複写機等で得られる画像データの中から文字領域と絵柄領域とを検出する画像処理装置、画像処理プログラムおよび記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、文字の書かれた文字領域と、絵柄の書かれた絵柄領域と、が混在する画像に対して、特定の画像処理を行う際に、まず、文字領域と絵柄領域とを検出分離し、その分離した各々の領域に対して適切な処理を施すのが一般的な画像処理装置であった。
【０００３】
例えば、文字領域と絵柄領域との両方が含まれる原稿を２値化する場合、文字領域の画素データには、単純２値化処理を行い、写真領域の画素データには、中間調処理を行っていた。
【０００４】
以下に、図５を参照しながら、従来の画像処理装置の構成について説明する。
【０００５】
従来における画像処理装置は、網点検出部（１０３）と、エッジ検出部（１０１）と、白領域検出部（１０２）と、総合判定部（１０４）と、を有して構成されている。以下に、各部の機能について説明する。
【０００６】
網点検出部（１０３）は、画像データ内の網点を検出し、該検出結果を網点検出結果として総合判定部（１０４）に出力する。
【０００７】
網点検出部（１０３）は、例えば、４×４画素を１ブロックとし、４ブロックにおいて、ピーク画素を含むブロックが２ブロック以上存在すると判定した場合に、注目ブロックを網点領域候補とする。その網点領域候補が、ある程度の大きさをもって存在していると判定した場合は、注目ブロックを網点領域と判定し、網点検出結果として総合判定部（１０４）に出力することとなる。また、網点領域候補が存在しないか、または、網点領域候補が十分な領域数でないと判定した場合は、注目ブロックを非網点領域と判定し、網点検出結果として総合判定部（１０４）に出力することとなる。
【０００８】
エッジ検出部（１０１）は、画像データ内のエッジを検出し、該検出結果をエッジ検出結果として総合判定部（１０４）に出力する。
【０００９】
エッジ検出部（１０１）は、例えば、画像データをエッジ強調し、３値化した後、黒画素および白画素の連続部分をパターンマッチングにより、それぞれ抽出し、黒画素および白画素がともに連続して存在する箇所をエッジ領域と判定し、エッジ検出結果として総合判定部（１０４）に出力することとなる。また、黒画素または白画素の一方が連続して存在しない場合、あるいは、黒画素および白画素が共に連続して存在しない場合に、非エッジ領域と判定し、エッジ検出結果として総合判定部（１０４）に出力することとなる。
【００１０】
白領域検出部（１０２）は、画像データ内の白領域をパターンマッチングにより検出し、該検出結果を白領域検出結果として総合判定部（１０４）に出力する。
【００１１】
白領域検出部（１０２）は、例えば、入力画像データに補正処理を施し、白画素領域と、黒画素領域と、を作成する。そして、この白画素領域と黒画素領域とを基にして、黒画素領域と白画素領域との境界を検出した場合に、白領域と判定し、白領域検出結果として総合判定部（１０４）に出力することとなる。
【００１２】
次に、図６を参照しながら、総合判定部（１０４）での判定処理について説明する。
【００１３】
総合判定部（１０４）における判定処理は、図６に示すようなテーブルを用いて判定が行われる。
【００１４】
例えば、網点検出部（１０３）において網点を検出した場合に、値「１」を総合判定部（１０４）に出力し、網点を検出しない場合に、値「０」を総合判定部（１０４）に出力することとなる。また、エッジ検出部（１０１）において、エッジを有するブロックを検出した場合に、値「１」を総合判定部（１０４）に出力し、エッジを有するブロックを検出しない場合に、値「０」を総合判定部（１０４）に出力することとなる。また、白領域検出部（１０２）において、白領域を検出した場合に、値「１」を総合判定部（１０４）に出力し、白領域を検出しない場合に、値「０」を総合判定部（１０４）に出力することとなる。
【００１５】
従って、図６に示すように、総合判定部（１０４）において、白領域検出部（１０２）の検出結果の値が「１」の場合、且つ、網点検出部（１０３）の検出結果の値が「０」、且つ、エッジ検出部（１０１）の検出結果の値が「１」の場合には、文字領域であると判定し、その他の場合は、絵柄領域であると判定することとなる。
【００１６】
なお、本発明より先に出願された技術文献として、万線パターンを強調しないフィルタ係数を用いて、万線パターンのエッジをエッジ検出しないことで万線パターンを絵柄領域と判定させる画像処理装置がある（例えば、特許文献１参照）。
【００１７】
【特許文献１】
特開２００１−２６８３８３号公報
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
なお、万線パターンによって表現された絵柄部分を絵柄領域と判定するためには、像域分離処理の際に、万線パターンを絵柄領域と判定する必要がある。しかしながら、万線パターンは、細線の形状にて絵柄を形成していることから、白領域検出部において白領域を検出してしまい、万線パターンを文字領域と判定する虞がある。
【００１９】
特に、ハイライト部の万線パターンの場合、線の濃度が薄いため、きれいな線形状を形成しておらず、万線パターンを絵柄領域と判定することが困難であるのが現状である。
【００２０】
また、エッジ検出部は、入力画像のボケを、ＭＴＦ補正フィルタにて強調してエッジ検出を行うことから、ハイライト部の万線パターンでも、線形状のエッジ部分をエッジとして検出してしまうこととなり、白領域判定部において万線パターンを絵柄領域と判定したにもかかわらず、エッジ検出部において文字領域と判定してしまうこととなる。
【００２１】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、ハイライト部の万線パターンの検出精度を高め、ハイライト部の万線パターンを確実に絵柄領域と判定する画像処理装置、画像処理プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【００２２】
【課題を解決するための手段】
かかる目的を達成するために本発明は以下のような特徴を有する。
請求項１記載の発明は、外部より入力される入力画像の特定領域内の網点を検出する網点検出手段と、特定領域内のエッジを検出するエッジ検出手段と、特定領域内が白領域か否かを検出する白領域検出手段と、網点検出手段とエッジ検出手段と白領域検出手段との検出結果を基に、特定領域内が文字領域か絵柄領域か否かを判定する判定手段と、を有し、判定手段の判定結果に基づいて入力画像の画像処理を行う画像処理装置であって、白領域検出手段は、入力画像の特定領域内の万線パターンを検出し、絵柄判定を行う万線パターン検出手段を有することを特徴とする。
【００２３】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の画像処理装置において、万線パターン検出手段は、特定濃度の万線パターンを検出する特定濃度万線パターン検出手段を有することを特徴とする。
【００２４】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の画像処理装置において、万線パターン検出手段は、注目画素の濃度値が、所定の閾値内の濃度値を保持し、且つ、注目画素の周辺画素の濃度値以上の濃度値を保持し、且つ、注目画素から所定の画素を介して位置する特定画素と、注目画素と、が所定の画素を含めた画素の中で最小値以上の濃度値を保持している場合に、万線パターンを検出することを特徴とする。
【００２５】
請求項４記載の発明は、請求項１から３の何れか１項に記載の画像処理装置において、万線パターン検出手段は、注目画素の濃度値が、所定の閾値以上の濃度値であると判定した場合は、文字領域とみなし、強制的に万線パターンを検出させないことを特徴とする。
【００２６】
請求項５記載の発明は、外部より入力される入力画像の特定領域内の網点を検出する網点検出手段と、特定領域内のエッジを検出するエッジ検出手段と、特定領域内が白領域か否かを検出する白領域検出手段と、網点検出手段とエッジ検出手段と白領域検出手段との検出結果を基に、特定領域内が文字領域か絵柄領域か否かを判定する判定手段と、を有し、判定手段の判定結果に基づいて入力画像の画像処理を行う画像処理装置において実行される画像処理プログラムであって、白領域検出手段において、入力画像の特定領域内の万線パターンを検出し、絵柄判定を行う万線パターン検出処理を実行させることを特徴とする。
【００２７】
請求項６記載の発明は、請求項５記載の画像処理プログラムにおいて、万線パターン検出処理は、特定濃度の万線パターンを検出することを特徴とする。
【００２８】
請求項７記載の発明は、請求項５または６記載の画像処理プログラムにおいて、万線パターン検出処理は、注目画素の濃度値が、所定の閾値内の濃度値を保持し、且つ、注目画素の周辺画素の濃度値以上の濃度値を保持し、且つ、注目画素から所定の画素を介して位置する特定画素と、注目画素と、が所定の画素を含めた画素の中で最小値以上の濃度値を保持している場合に、万線パターンを検出することを特徴とする。
【００２９】
請求項８記載の発明は、請求項５から７の何れか１項に記載の画像処理プログラムにおいて、万線パターン検出処理は、注目画素の濃度値が、所定の閾値以上の濃度値であると判定した場合は、文字領域とみなし、強制的に万線パターンを検出させないことを特徴とする。
【００３０】
請求項９記載の発明は、請求項５から請求項８までの何れか１項に記載の画像処理プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録したことを特徴とする。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照しながら本発明にかかる実施の形態について詳細に説明する。
【００３２】
まず、図１を参照しながら、本発明にかかる画像処理装置について説明する。画像処理装置は、スキャナ（１００）と、像域分離装置（２００）と、を有して構成されている。
【００３３】
スキャナ（１００）は、像域分離対象の原稿の画像を読み取り、画像データとして、像域分離装置（２００）に出力することとなる。
【００３４】
像域分離装置（２００）は、フィルタ部（１０５）と、網点検出部（１０３）と、エッジ検出部（１０１）と、白領域検出部（１０２）と、総合判定部（１０４）と、を有して構成されている。
【００３５】
フィルタ部（１０５）は、主に文字のエッジ抽出のために、スキャナ部（１００）が発生するＧ画像データを補正する。なお、スキャナ部（１００）で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかけることとなる。なお、本実施の形態では、画像データのボケを強調し、階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。これは、万線パターンを強調してしまうと、絵柄（万線パターンによる階調表現領域）をエッジとして抽出し、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、万線パターンを強調しないようにする必要がある。
【００３６】
網点検出部（１０３）は、画像データの網点を検出し、該検出した網点検出結果を総合判定部（１０４）に出力することとなる。
【００３７】
エッジ検出部（１０１）は、画像データのエッジを検出し、該検出したエッジ検出結果を総合判定部（１０４）に出力することとなる。
【００３８】
白領域検出部（１０２）は、画像データ内の白領域をパターンマッチングにより検出し、該検出結果を白領域検出結果として総合判定部（１０４）に出力する。なお、白領域検出部（１０２）は、新たに万線パターン検出回路を設けて構成されており、万線パターン検出回路における万線判定結果を総合判定部（１０４）に出力することとなる。以下に、図２を参照しながら、万線パターン検出回路の構成について説明する。
【００３９】
万線パターン検出回路は、万線パターンマッチング１部（３０１）と、万線パターンマッチング２部（３０２）と、万線連続判定部（３０３）と、万線有効カウンタ部（３０４）と、万線判定部（３０５）と、リジェクト信号発生部（３０６）と、マルチプレクサ（３０７）と、を有して構成される。なお、万線パターン検出回路は、フィルタ部（１０５）と接続されており、このフィルタ部（１０５）にて強調された万線パターンを用いて万線ターンの判定処理を行うこととなる。以下に、万線パターンの判定処理について説明する。
【００４０】
なお、本実施の形態では、一例として、２００線／ｉｎｃｈの万線パターンで印刷出力された画像データを６００ｄｐｉのスキャナ（１００）で読み取り、その読み取った画像データが万線パターン検出回路に出力されることとなる。なお、２００線／ｉｎｃｈの万線パターンを６００ｄｐｉのスキャナ部（１００）で読み取った信号は、図３に示すように、４つの画素にて構成される。図３に示す形状は、Ｇ０とＧ３とが、濃度が濃い画素を示し、Ｇ１とＧ２とが、濃度が薄い画素を示す。なお、本実施の形態では、この図３に示す４つの画素の形状を万線パターン検出回路において認識し万線パターンの判定処理を行うこととなる。
【００４１】
（万線パターンマッチング１部３０１）
まず、主走査４画素に対して、万線パターンに合致するか否かを判定する。
万線パターンマッチング１部（３０１）では、以下の条件を満たすとき、万線パターンマッチング１（ＰＭ１）の出力をＯＮにする。
【００４２】
ＰＭ１のＯＮ条件＝（ｔｈａ≦Ｇ０＜ｔｈｂ）且つ、
（Ｇ０≧ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３））且つ、
（Ｇ０≧Ｇ１）且つ、
（Ｇ０≧Ｇ２）且つ、
（Ｇ３≧ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３））
なお、ｍｉｎ（）は最小値を表す。
【００４３】
なお、上記の条件は、注目画素Ｇ０がある所定の範囲内（ｔｈａ〜ｔｈｂ）の濃度を持ち、且つ、２つの画素Ｇ１、Ｇ２以上の濃度で、且つ、Ｇ０とＧ３とが（４画素の濃度の最小値）以上の濃度を持っている場合に、第１の万線パターンの条件を満たすこととしている。これにより、任意の濃度を保持する万線パターンの検出を行うことが可能となる。
【００４４】
（万線パターンマッチング２部３０２）
次に、万線パターンマッチング２部（３０２）では、次の条件を満たすとき、パターンマッチング２（ＰＭ２）の出力をＯＮにする。
【００４５】
ＰＭ２のＯＮ条件＝Ｇ３≧ｍｉｎ（Ｇ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）
ここで、ｍｉｎ（）は最小値を表す。
【００４６】
これは、Ｇ３が（４画素の濃度の最小値）以上の濃度を保持する場合に第２の万線パターン条件を満たすこととしている。
【００４７】
（万線連続判定部３０３）
万線連続判定部（３０３）は、万線パターンマッチング１部（３０１）において、一度、万線パターンであると判定された場合には、次の３画素も万線パターンであると判定され易くする。
【００４８】
万線有効カウンタ（３０４）が“１”、且つ、万線パターンマッチング２部（３０２）からの出力データがＯＮのとき、出力データをＯＮにする。また、それ以外は出力データをＯＦＦとする。
【００４９】
ＲｅｎｚｏｋｕのＯＮ条件＝（Ｙｕｋｏ＿ＣＮＴ＝＝１）、且つ、（ＰＭ２＝＝ＯＮ）
【００５０】
（万線有効カウンタ部３０４）
万線有効カウンタ部（３０４）は、万線パターンマッチング１部（３０１）の出力データがＯＮ、または、万線連続判定部（３０３）の出力データがＯＮのときは、カウンタ値を“３”に設定する。また、それ以外のときは、カウンタ値を１つずつ減少させる。但し、カウンタ値が“０”のときは“０”のままであるとする。
【００５１】
なお、カウンタ値は、注目画素が万線パターンのどの位置にいるかを示している。カウンタ値が１のときには、注目画素が万線部分にあることを示し、カウンタ値が２，３のときには、注目画素が万線パターンの間にあることを示す。
【００５２】
（万線判定部３０５）
万線判定部（３０５）は、万線パターンマッチング１部（３０１）において、ＯＮ、または、万線有効カウンタ（３０４）が１以上、または、万線連続判定部（３０３）の出力データがＯＮのときは、万線判定部（３０５）の出力データをＯＮにする。また、それ以外は、出力データをＯＦＦとする。
【００５３】
ＭａｎｓｅｎのＯＮ条件＝（ＰＭ１＝＝ＯＮ）または、
（Ｙｕｋｏ＿ＣＮＴ≧１）または、（Ｒｅｎｚｏｋｕ＝＝ＯＮ）
【００５４】
このようにして万線判定部（３０５）から出力される万線検出結果：ＭａｎｓｅｎがＯＮであれば絵柄領域であると判定し、ＯＦＦの場合は絵柄領域でないと判定する。
【００５５】
さらに、検出した万線パターン全体を、所定の濃度の画素ですべて置き換えることで、万線形状をベタパッチ形状にすることが可能となる。これにより、万線パターンのエッジ部分はエッジ検出回路等でもエッジ判定を行うことができなくなり、確実に絵柄領域と判定することが可能となる。
【００５６】
但し、画像データが文字領域であるのに絵柄領域と判定してしまうことがあるので、文字領域のように濃度の高い場合には、万線パターン検出回路自体をＯＦＦに設定することで、文字領域の誤判定を防ぐようにすることが可能となる。
【００５７】
例えば、注目画素の濃度が、閾値ｔｈ＿Ｒｅｊｃｔ以上であれば、リジェクト信号発生部（３０６）の出力データ（Ｒｅｊｅｃｔ）をＯＮにし、強制的に０を出力させるようにする。この出力データ（Ｒｅｊｅｃｔ）は、マルチプレクサ（３０７）の制御信号となっており、図４に示すマルチプレクサ出力データとなる。
【００５８】
なお、図４に示すように、文字領域において、万線パターン検出回路の出力結果は、常にＯＦＦとなり、誤判定を防ぐことが可能となる。
【００５９】
なお、上述する実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。例えば、上述した万線パターン検出回路では、入力される画像信号Ｒ、Ｇ、Ｂのうち、Ｇ信号を用いて万線パターン検出処理を行ったが、Ｒ信号やＢ信号でも万線パターンの検出処理を行うことは可能である。また、上記実施の形態における画像処理装置における処理動作をプログラムとして、画像処理装置において実行させることでも、本実施の形態における画像処理装置を構築することは可能となる。
【００６０】
【発明の効果】
以上の説明より明らかなように本発明は以下のような効果を奏する。
本発明にかかる画像処理装置、画像処理プログラムおよび記録媒体は、文字領域を除いた万線パターンを検出し、その検出結果により絵柄判定を行うことで、出力データに含まれる万線パターンの絵柄判定を高精度で行うことが可能となり、高画質な出力データを得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる画像処理装置の概略図を示すブロック図である。
【図２】図１に示す白領域検出部の具備する万線パターン検出回路の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】２００線／ｉｎｃｈの万線パターンの画像データ（６００ｄｐｉ読み取り）を示すイメージ図である。
【図４】本実施の形態におけるマルチプレクサ出力信号を示す図である。
【図５】従来の画像処理装置の概略図を示すブロック図である。
【図６】図５に示す総合判定部における判定処理を示す図である。
【符号の説明】
１００  スキャナ
１０１  エッジ検出部
１０２  白領域検出部
１０３  網点検出部
１０４  総合判定部
１０５  フィルタ
２００  像域分離装置
３０１  万線パターンマッチング１
３０２  万線パターンマッチング２
３０３  万線連続判定部
３０４  万線有効カウンタ
３０５  万線判定部
３０６  リジェクト信号発生部
３０７  マルチプレクサ
【図１】
2005045499.tif 000003
【図２】
2005045499.tif 000004
【図３】
2005045499.tif 000005
【図４】
2005045499.tif 000006
【図５】
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【図６】
2005045499.tif 000008