(57)【要約】【課題】ノイズの誤検知や濃度差の低いエッジの検知漏れを防止し、確実なエッジ検出を可能とする。【解決手段】しきい値算出部２が、注目画素を含む所定範囲内における画素データに基づきしきい値を決定し、２値化部３が、画素ごとに決定されたしきい値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する。パターン判別部５が、この作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別する。【選択図】図１
2007156834.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像データが表す画像に含まれる輪郭部分を検出する画像処理装置において、
注目画素を含む範囲内における画素データに基づき閾値を決定する閾値決定手段と、
前記閾値決定手段によって画素ごとに決定された閾値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する２値化処理手段と、
前記２値化処理手段によって作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別するエッジ判別手段と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記閾値決定手段は、注目画素を含む範囲内における画素データを算術平均して得た値を、前記注目画素における閾値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記閾値決定手段は、注目画素を含む範囲内における画素データの最大値と最小値との平均値を、前記注目画素における閾値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記閾値決定手段は、注目画素を含む範囲内における該注目画素の画素データと隣接画素の画素データとの各差分の絶対値を平均して平均値を得、該平均値の半分の値を、前記範囲内における画像データの最大値と最小値との平均値に加えて得た値を、前記注目画素における閾値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記エッジ判別手段は、前記２値化処理手段によって作成された２値データをエッジ判別パターンと比較し、該比較の結果、一致していれば、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置すると判別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記エッジ判別パターンは、注目画素の一方側の複数画素において値０が連続し、他方側の複数画素において値１が連続することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記エッジ判別手段は、前記２値化処理手段によって作成された２値データが論理条件を満たすか否かを判別し、該判別の結果、満たすならば、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置すると判別することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
多値画像データが表す画像に含まれる輪郭部分を検出する画像処理装置に適用されるエッジ検出方法において、
注目画素を含む範囲内における画素データに基づき閾値を決定する閾値決定ステップと、
前記閾値決定ステップにおいて画素ごとに決定された閾値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する２値化処理ステップと、
前記２値化処理ステップにおいて作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別するエッジ判別ステップと
を有することを特徴とするエッジ検出方法。
【請求項９】
前記閾値決定ステップでは、注目画素を含む範囲内における画素データを算術平均して得た値を、前記注目画素における閾値とすることを特徴とする請求項８に記載のエッジ検出方法。
【請求項１０】
前記閾値決定ステップでは、注目画素を含む範囲内における画素データの最大値と最小値との平均値を、前記注目画素における閾値とすることを特徴とする請求項８に記載のエッジ検出方法。
【請求項１１】
前記閾値決定ステップでは、注目画素を含む範囲内における該注目画素の画素データと隣接画素の画素データとの各差分の絶対値を平均して平均値を得、該平均値の半分の値を、前記範囲内における画像データの最大値と最小値との平均値に加えて得た値を、前記注目画素における閾値とすることを特徴とする請求項８に記載のエッジ検出方法。
【請求項１２】
前記エッジ判別ステップでは、前記２値化処理ステップにおいて作成された２値データをエッジ判別パターンと比較し、該比較の結果、一致していれば、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置すると判別することを特徴とする請求項８に記載のエッジ検出方法。
【請求項１３】
前記エッジ判別パターンは、注目画素の一方側の複数画素において値０が連続し、他方側の複数画素において値１が連続することを特徴とする請求項１２に記載のエッジ検出方法。
【請求項１４】
前記エッジ判別ステップでは、前記２値化処理ステップによって作成された２値データが論理条件を満たすか否かを判別し、該判別の結果、満たすならば、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置すると判別することを特徴とする請求項８に記載のエッジ検出方法。
【請求項１５】
多値画像データが表す画像に含まれる輪郭部分を検出する画像処理装置に適用されるエッジ検出方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムにおいて、
注目画素を含む範囲内における画素データに基づき閾値を決定する閾値決定ステップと、
前記閾値決定ステップにおいて画素ごとに決定された閾値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する２値化処理ステップと、
前記２値化処理ステップにおいて作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別するエッジ判別ステップと
を有することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、エッジ検出方法、及びプログラムに関し、特に、多値画像データが表す画像に含まれる輪郭部分を検出する画像処理装置、該画像処理装置に適用されるエッジ検出方法、及び該エッジ検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に画像データに対して行われる処理のひとつとして、多値濃度をもつ画像データから画像のエッジ（輪郭）成分を検出するエッジ検出処理がある。
【０００３】
このエッジ検出処理の一例として、従来、差分フィルタであるラプラシアンフィルタを利用したものがある。図７は、１次元の画像データに対して適用されるラプラシアンフィルタ係数の一例を示す図であり、図８は、図７に示す１次元のラプラシアンフィルタ係数を利用したエッジ検出の一例を示す図である。
【０００４】
図８（Ａ）は、１次元の画像濃度分布の一例を示すグラフであり、この画像濃度分布に対して、図７に示す１次元のラプラシアンフィルタ係数を適用すると、図８（Ｂ）に示すフィルタ出力が得られる。例えば、注目画素の画像濃度レベルが２．０、隣接画素の画像濃度レベルが１．０，１．５とし、図７に示す１次元のラプラシアンフィルタ係数を適用すると、注目画素のフィルタ出力値は１．５（＝１．０×（−１）＋２．０×２＋１．５×（−１））となる。
【０００５】
このフィルタ出力に対してしきい値（図８（Ｂ）に破線で表示）を用いた２値化を行うと、図８（Ｃ）に示すエッジ検出結果が得られる。すなわち、図８（Ｂ）に示すフィルタ出力値がしきい値より大きいときエッジ、小さいとき非エッジというエッジ検出結果が得られる。
【０００６】
また、画像データを濃度別にランク分けし、異なるランクの各濃度値の差分を取り、この差分値を２値化するエッジ検出方法もある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平５−１５９０５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記従来のラプラシアンフィルタを利用したエッジ検出処理では、図８（Ａ）に例示するように、比較的濃度が平坦な領域にノイズが含まれる場合、このノイズが、図８（Ｃ）に示すように、エッジとして誤って検出されてしまう。一方、濃度差の小さいエッジではフィルタ出力が十分な大きさとならず、エッジとして検知できない場合もあり得る。
【０００８】
また、上記の特許文献１に例示されるようなエッジ検出方法でも、濃度差が小さいエッジでは、差分（特許文献１の図２における「差分濃度」）が十分な大きさにならないため、エッジ検出ができない場合があり得る。
【０００９】
本発明はこのような問題点に鑑みてなされたものであって、ノイズの誤検知や濃度差の低いエッジの検知漏れを防止し、確実なエッジ検出を可能とした画像処理装置、エッジ検出方法、及びプログラム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】
【００１０】
上記目的を達成するために、請求項１記載の発明によれば、多値画像データが表す画像に含まれる輪郭部分を検出する画像処理装置において、注目画素を含む範囲内における画素データに基づき閾値を決定する閾値決定手段と、前記閾値決定手段によって画素ごとに決定された閾値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する２値化処理手段と、前記２値化処理手段によって作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別するエッジ判別手段とを有することを特徴とする画像処理装置が提供される。
【００１１】
また、請求項８記載の発明によれば、多値画像データが表す画像に含まれる輪郭部分を検出する画像処理装置に適用されるエッジ検出方法において、注目画素を含む範囲内における画素データに基づき閾値を決定する閾値決定ステップと、前記閾値決定ステップにおいて画素ごとに決定された閾値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する２値化処理ステップと、前記２値化処理ステップにおいて作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別するエッジ判別ステップとを有することを特徴とするエッジ検出方法が提供される。
【００１２】
さらに、上記エッジ検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、注目画素を含む範囲内における画素データに基づき閾値を決定し、画素ごとに決定された閾値を用いて、各注目画素の画素データをそれぞれ２値化して２値データを作成する。この作成された２値データに基づき、注目画素が、輪郭部分を含むエッジ領域に位置するか否かを判別する。
【００１４】
これにより、ノイズをエッジ部分と誤検知してしまうことや、濃度差の低いエッジの検知漏れを避けることができ、確実なエッジ検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照して説明する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施の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。なお、本画像処理装置は制御装置で構成され、該制御装置は、例えば中央演算装置（ＣＰＵ）、ＣＰＵが実行する制御プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＰＵが演算に使用するＲＡＭ（Random Access Memory）、入出力装置等からなる。図１では、こうした制御装置において制御プログラムが実行されることによって実現される各機能をブロックでそれぞれ表している。
【００１７】
図１において、１ａ〜１ｄは多値ライン遅延部であり、入力された多値の画像データのライン遅延を順に行い、次段において複数ライン分の画像データを使用した処理を可能とする。２はしきい値算出部であり、多値ライン遅延部１ａ〜１ｄから受け取った複数ライン分の画像データに基づき、注目画素を中心とした所定範囲内の画像データからしきい値を算出し、算出されたしきい値を出力する。該しきい値は画素ごとに出力される。３は２値化部であり、しきい値算出部２より出力されたしきい値を用いて注目画素に対する２値化処理を行う。この２値化処理は画素ごとに行われる。４ａ〜４ｄは２値ライン遅延部であり、２値化処理された画像データのライン遅延を順に行い、次段における複数ライン分の画像データを使用した処理を可能とする。５はパターン判別部であり、注目画素を中心とした所定範囲内の２値データに基づき、注目画素がエッジ画素であるか非エッジ画素であるかの判別を行い、エッジ画像データとして２値画像データを出力する。
【００１８】
図１に示す画像処理装置について、さらに詳しく説明する。
【００１９】
しきい値算出部２が、例えば主走査方向（ライン方向）５画素、副走査方向５ラインからなる２５画素分の所定範囲に亘る入力画像データを基にしきい値を算出する場合には、図１に示すように縦列接続された４つの多値ライン遅延部１ａ〜１ｄが使用される。もし、所定範囲が、副走査方向７ラインからなる場合ならば、縦列接続された６つの多値ライン遅延部を必要とする。このように、しきい値算出部２が参照する画像データの所定範囲を構成するライン数に応じて、画像処理装置に設けられるべき多値ライン遅延部の数が決定される。
【００２０】
しきい値算出部２は、多値ライン遅延部１ａ〜１ｄにて順にライン遅延されて得られた画像データに基づき、注目画素を中心とした所定範囲内の画像データを用いて、画像データを２値化するためのしきい値を生成する。このしきい値の生成について、以下に詳しく説明するとともに、本実施の形態で適用可能なしきい値の複数の異なる算出方法を説明する。
【００２１】
すなわち通常、画像は、ＣＣＤ等の撮像素子を使用して得られるものであり、撮像素子からは熱雑音などといった白色ノイズが発生される。そのため、撮像素子から得られる画像データにもノイズ成分が含まれる。こうしたノイズ成分の影響を受けないようにするため、本実施の形態では、注目画素とその周囲の画素とから得られる画像データの平均値を取得し、その平均値をしきい値として注目画素から得られる画像データを２値化する。このように平均値を求めることにより、画像濃度の平坦部（非エッジ領域）ではしきい値にノイズ成分の影響が及ばないので、ノイズからの影響が除去された２値化結果が得られる。またエッジ領域で得られる平均値は、ノイズ成分をほとんど含まない上に、エッジ部の濃度差の中間値に近い値となるため、２値化結果は、エッジ前後で異なる値となり（例えばエッジ前で値０とすると、エッジ後で値１）、かつエッジ前やエッジ後でそれぞれ同一の値を連続して出力する（例えばエッジ前において複数画素で値０となり、エッジ後において複数画素で値１となる）。
【００２２】
画像データの平均値の算出方法としては、算術平均値を求める方法の他に、中央値を算出する方法や、最大値と最小値との平均値を算出する方法などが挙げられる。さらに、これらのいずれかの方法で得られた平均値に対して所定値や画像の特徴量を加算するといった手法も挙げられる。これらのいずれの手法で得られた平均値であっても同様の２値化結果を得ることができる。
【００２３】
ここでは説明の簡略化のため、画像データの１ライン分に対して平均値を求める場合を説明する。実際には、多値ライン遅延部１ａ〜１ｄを用いて得た２次元の所定範囲の画像データに対して下記の２値化手法を適用する。
【００２４】
図２は、算術平均によってしきい値を求めた場合におけるエッジ検出の一例を示す図である。
【００２５】
図２（Ａ）は、白色ノイズ・インパルスノイズとエッジ成分とを含んでいる主走査方向に延びる１次元の画像データ（画素ごとの画像濃度データ）である。図２（Ｂ）に示す黒丸は、注目画素位置のしきい値を示し、このしきい値は、注目画素を中心に主走査方向５画素分の１次元の画像データを算術平均して得た値である。図２（Ｂ）に示す実線は、図２（Ａ）に示す実線と同一な１次元の画像データである。図２（Ｃ）は、図２（Ａ）に示す画像濃度データに対して、図２（Ｂ）に示すしきい値を用いて、画素ごとに２値化を行って得られた２値化結果を示す。
【００２６】
図２（Ｃ）に示されるように、エッジ部分１１では、エッジ前において複数画素で連続して値０となり、エッジ後において複数画素で連続して値１となっている。一方、ノイズを含む画像濃度平坦部１２では、値１や値０となる画素が存在するものの、連続して値１となる複数画素は存在しない。こうした２値化結果の特徴を着目してエッジ検出が可能である。
【００２７】
図３は、所定範囲内の画像データの最大値と最小値との平均値を求め、これをしきい値として行ったエッジ検出の一例を示す図である。
【００２８】
図３（Ａ）は、図２（Ａ）に示す１次元の画像データ（画素ごとの画像濃度データ）と同一の画像データである。図３（Ｂ）に示す黒丸は、注目画素位置のしきい値を示し、このしきい値は、注目画素を中心に主走査方向５画素分の１次元の画像データのうち、最大値と最小値とを抽出し、それらを平均して得た値である。図３（Ｂ）に示す実線は、図３（Ａ）に示す実線と同一な１次元の画像データである。図３（Ｃ）は、図３（Ａ）に示す画像濃度データに対して、図３（Ｂ）に示すしきい値を用いて、画素ごとに２値化を行って得られた２値化結果を示す。
【００２９】
図３（Ｃ）においても、エッジ部分２１では、エッジ前において複数画素で連続して値０となり、エッジ後において複数画素で連続して値１となっている。一方、ノイズを含む画像濃度平坦部２２では、値１や値０となる画素が存在するものの、連続して値１となる複数画素は存在しない。こうした２値化結果の特徴を着目してエッジ検出が可能である。
【００３０】
図４は、所定範囲内における画像データにおいて、注目画素と隣接画素との各差分の絶対値を平均してその半分の値を求め、該所定範囲内における画像データの最大値と最小値との平均値に、上記半分の値を加えて得た値をしきい値として行ったエッジ検出の一例を示す図である。
【００３１】
図４（Ａ）は、図２（Ａ）に示す１次元の画像データ（画素ごとの画像濃度データ）と同一の画像データである。図４（Ｂ）に示す黒丸は、注目画素位置のしきい値を示し、このしきい値は、所定範囲内における画像データにおいて、注目画素と隣接画素との各差分の絶対値を平均してその半分の値を求め、該所定範囲内における画像データの最大値と最小値との平均値に、上記半分の値を加えて得た値である。図４（Ｂ）に示す実線は、図４（Ａ）に示す実線と同一な１次元の画像データである。図４（Ｃ）は、図４（Ａ）に示す画像濃度データに対して、図４（Ｂ）に示すしきい値を用いて、画素ごとに２値化を行って得られた２値化結果を示す。
【００３２】
図４（Ｃ）においても、エッジ部分３１では、エッジ前において複数画素で連続して値０となり、エッジ後において複数画素で連続して値１となっている。一方、ノイズを含む画像濃度平坦部３２では、値１や値０となる画素が存在するものの、連続して値１となる複数画素は存在しない。こうした２値化結果の特徴を着目してエッジ検出が可能である。
【００３３】
なお、上記のように注目画素と隣接画素との各差分の絶対値を求めず、これらの各差分そのものの平均値を、上記の所定範囲内における画像データの最大値と最小値との平均値に加えてしきい値とするようにしてもよい。
【００３４】
このように、本実施の形態では、図２〜図４に示す各しきい値のいずれかを用いて２値化結果を得、この２値化結果を利用して、エッジ部分と画像濃度平坦部（非エッジ部分）とを判別するようにする。
【００３５】
図１に戻って、しきい値算出部２が、注目画素を中心とする所定範囲の複数画素の画像データに基づいてしきい値を算出し、２値化部３は、これら算出された各しきい値を用いて、画素ごとに２値化処理を行う。
【００３６】
つぎに、多値ライン遅延部１ａ〜１ｄと同様に、しきい値算出部２が、例えば主走査方向（ライン方向）５画素、副走査方向５ラインからなる２５画素分の所定範囲に亘る入力画像データを基にしきい値を算出する場合には、図１に示すように縦列接続された４つの２値ライン遅延部４ａ〜４ｄが使用される。もし、所定範囲が、副走査方向７ラインからなる場合ならば、縦列接続された６つの２値ライン遅延部を必要とする。このように、しきい値算出部２が参照する画像データの所定範囲を構成するライン数に応じて、画像処理装置に設けられるべき２値ライン遅延部の数も決定される。
【００３７】
パターン判別部５では、２値化部３および２値ライン遅延部４ａ〜４ｄから入力される上記所定範囲における２値化結果を用いて、パターンマッチングによりエッジ部分および非エッジ部分の判別を行う。なお、以下においても、１ライン分の２値化結果を用いて簡略な説明を行なうが、実際には、２次元の所定範囲における２値化結果を用いてエッジ部分の判別が行われる。
【００３８】
すなわち、パターン判別部５では、注目画素を中心とする１ライン上の５つの画素に関わる２値化結果を、例えば図５に示す所定のエッジ判別パターンと比較する。この所定のエッジ判別パターンは、注目画素の一方側の複数画素において値０が連続し、他方側の複数画素において値１が連続する。この比較の結果、一致していれば、注目画素がエッジ部分に位置すると判別し、一方、一致していなければ、注目画素がエッジ部分に位置していないと判別する。
【００３９】
この判別方法により、図２〜図４に示すいずれの２値化結果も、エッジ部分および非エッジ部分を、ノイズの有無に拘わらず正確に判別できる。
【００４０】
なお、図５に示す所定のエッジ判別パターンでは立ち上がりエッジしか検出できないので、注目画素の左側に１，１、右側に０，０を配した逆パターンを用意し、この逆パターンとの比較も行う必要がある。
【００４１】
なお、上記の所定のエッジ判別パターンとの比較（パターンマッチング）によらず、注目画素を中心とする１ライン上の５つの画素に関わる２値化結果が所定の論理条件を満たすか否かによって、注目画素がエッジ部分に位置するか否かを判別するようにしてもよい。
【００４２】
すなわち、注目画素を中心とする１ライン上の５つの画素に関わる２値化結果が、図６（Ａ）に示す値ａ，ｂ，ｃ，ｄであった場合に、これらの値ａ，ｂ，ｃ，ｄが、図６（Ｂ）に示す３つの論理条件をすべて満たすか否かを判別する。その結果、すべて満たすならば、注目画素がエッジ部分に位置すると判別し、１つでも満さなければ、注目画素が非エッジ部分（画像濃度平坦部）に位置すると判別する。なお、図６（Ｂ）に示す「ａｘＯＲｄ」は、値ａと値ｄとのエクスクルーシブＯＲ（排他的論理和）を意味し、「ｂｘＯＲｃ」は、値ｂと値ｃとのエクスクルーシブＯＲ（排他的論理和）を意味する。
【００４３】
なお、実際の２値化結果は２次元で表される値であり、例えばパターンマッチングによる場合は、必要に応じて縦・横・斜めといった各方向に対してパターンマッチングを行うことにより、エッジ判定が行われる。
【００４４】
また、計数したデータ数によってエッジ判定を行うようにしてもよい。
【００４５】
具体的には例えば、注目画素を中心とする１ライン上の５つの画素に関わる２値化結果を利用する場合、値「１」の連続数が複数である場合に、注目画素がエッジ部分に位置すると判別する。
【００４６】
なお、しきい値の算出に用いる注目画素を含む所定範囲は、上記のような正方形の領域の他、長方形の領域や略円形の領域であってもよい。
【００４７】
またなお、本実施の形態では、画像処理装置はＣＰＵを含む制御装置から構成されるものとしたが、図１に示す各機能を実現する半導体集積回路等を使用した論理回路によって画像処理装置を構成するようにしてもよい。また、両者の組み合わせで構成してもよい。
【００４８】
さらに、上記のノイズとしては、白色ノイズの他、さまざまのノイズが考えられ、いずれのノイズに対しても本実施の形態は有効に作用する。
【００４９】
〔他の実施の形態〕
また、本発明の目的は、前述した各実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記憶した記憶媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ等）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても達成される。
【００５０】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した各実施の形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード及び該プログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００５１】
また、プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ等の光ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ等を用いることができる。または、プログラムコードをネットワークを介してダウンロードしてもよい。
【００５２】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した各実施の形態の機能が実現されるだけではなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【００５３】
さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その拡張機能を拡張ボードや拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した各実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の一実施の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２】算術平均によってしきい値を求めた場合におけるエッジ検出の一例を示す図である。
【図３】所定範囲内の画像データの最大値と最小値との平均値を求め、これをしきい値として行ったエッジ検出の一例を示す図である。
【図４】所定範囲内における画像データにおいて、注目画素と隣接画素との各差分の絶対値を平均してその半分の値を求め、該所定範囲内における画像データの最大値と最小値との平均値に、上記半分の値を加えて得た値をしきい値として行ったエッジ検出の一例を示す図である。
【図５】所定のエッジ判別パターンを示す図である。
【図６】所定の論理条件を示す図である。
【図７】１次元の画像データに対して適用されるラプラシアンフィルタ係数の一例を示す図である。
【図８】図７に示す１次元のラプラシアンフィルタ係数を利用したエッジ検出の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５５】
１ａ〜１ｄ  多値ライン遅延部
２  しきい値算出部（しきい値決定手段）
３  ２値化部（２値化処理手段）
４ａ〜４ｄ  ２値ライン遅延部
５  パターン判別部（エッジ判別手段）
１１  エッジ部分
１２  画像濃度平坦部（非エッジ部分）
【図１】
2007156834.tif 000003
【図２】
2007156834.tif 000004
【図３】
2007156834.tif 000005
【図４】
2007156834.tif 000006
【図５】
2007156834.tif 000007
【図６】
2007156834.tif 000008
【図７】
2007156834.tif 000009
【図８】
2007156834.tif 000010