(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された多値画像データの画素の値と当該画素に隣接する画素の値が同一である画素どうしを結ぶ線連結の数を計数する線連結計数手段と、
前記線連結計数手段によって計数された線連結の数から所定の参照範囲内の線連結の数の総数を計算し、前記所定の参照範囲内の画素数と前記線連結の数の総数とに基づいて前記所定の参照範囲内の特性を識別する画像識別手段とを有することを特徴とする画像識別装置。
【請求項２】
前記画像識別手段は、前記所定の参照範囲内の画素数と前記線連結の数の総数との差を所定の閾値と比較し、該比較結果に基づいて前記所定の参照範囲内の特性を識別することを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項３】
前記画像識別手段は、前記多値画像データの参照範囲内が可逆符号化かどうかを識別することを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項４】
前記画像識別手段は、前記比較結果が、所定の閾値以下であれば前記多値画像データの所定の参照範囲内を可逆符号化領域、所定の閾値より大きければ前記多値画像データの所定の参照範囲内を非可逆符号化領域と識別することを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項５】
前記画像識別手段は、前記多値画像データの解像度情報に基づいて前記所定の参照範囲を設定することを特徴とする請求項１に記載の画像識別装置。
【請求項６】
入力された多値画像データの画素の値と当該画素に隣接する画素の値が同一である画素どうしを結ぶ線連結の数を計数する線連結計数手段と、
前記線連結計数手段によって計数された線連結の数から所定の参照範囲内の線連結の数の総数を計算し、前記所定の参照範囲内の画素数と前記線連結の数の総数とに基づいて前記所定の参照範囲内の特性を識別する画像識別手段と、
前記画像識別手段によって識別された結果に基づいて符号化する符号化手段とを有することを特徴とする多値画像符号化装置。
【請求項７】
前記画像識別手段は、前記所定の参照範囲内の画素数と前記線連結の数の総数との差を所定の閾値と比較し、該比較結果に基づいて前記所定の参照範囲内の特性を識別することを特徴とする請求項６に記載の画像識別装置。
【請求項８】
前記画像識別手段は、前記多値画像データの参照範囲内が可逆符号化かどうかを識別することを特徴とする請求項６に記載の画像符号化装置。
【請求項９】
前記画像識別手段は、前記比較結果が、所定の閾値以下であれば前記多値画像データの所定の参照範囲内を可逆符号化領域、所定の閾値より大きければ前記多値画像データの所定の参照範囲内を非可逆符号化領域と識別することを特徴とする請求項６に記載の画像符号化装置。
【請求項１０】
前記符号化手段は、前記画像識別手段によって可逆符号化領域と識別された場合には可逆符号化方式、非可逆符号化領域と識別された場合には非可逆符号化方式によって符号化することを特徴とする請求項６に記載の画像符号化装置。
【請求項１１】
前記画像識別手段は、前記多値画像データの解像度情報に基づいて前記所定の参照範囲を設定することを特徴とする請求項６に記載の画像符号化装置。
【請求項１２】
入力された多値画像データの画素の値と当該画素に隣接する画素の値が同一である画素どうしを結ぶ線連結の数を計数する線連結計数ステップと、
前記線連結計数ステップによって計数された線連結の数から所定の参照範囲内の線連結の数の総数を計算し、前記所定の参照範囲内の画素数と前記線連結の数の総数とに基づいて前記所定の参照範囲内の特性を識別する画像識別ステップとを有することを特徴とする画像識別方法。
【請求項１３】
入力された多値画像データの画素の値と当該画素に隣接する画素の値が同一である画素どうしを結ぶ線連結の数を計数する線連結計数ステップと、
前記線連結計数ステップによって計数された線連結の数から所定の参照範囲内の線連結の数の総数を計算し、前記所定の参照範囲内の画素数と前記線連結の数の総数とに基づいて前記所定の参照範囲内の特性を識別する画像識別ステップと、
前記画像識別ステップによって識別された結果に基づいて符号化する符号化ステップとを有することを特徴とする多値画像符号化方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の各領域の特性を識別する画像識別技術に関し、とくに画像の特性に応じて複数の符号化方式を切り替える適応符号化の前処理として利用できる画像識別技術に関する。本発明は、とくに、ページ記述言語（以下、ＰＤＬという）から生成される画像とスキャナからスキャンインした画像が混在する画像を入力して、符号化する装置において、ＰＤＬ生成画像に適した符号化方式の適用領域を識別する場合に適用可能な画像識別技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
まず、関連する技術について説明する。
１．可逆符号化方式と非可逆符号化方式
ディジタル画像には、コンピュータで生成されるＣＧ（コンピュータ・グラフィックス）画像やＰＤＬで記述されるビジネスグラフィックス（以下、ＰＤＬ画像と総称する）、スキャナからスキャンインした画像（以下、自然画像という）、および、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像がある。
【０００３】
ＰＤＬ画像は、ある画素値の線や面を多数上書きすることによって生成される画像であるため、特定の方向に同一画素が連続する確率が高く、画素値の変化が急峻でエッジがはっきりしているという特性をもつ。この特性によって、ＰＤＬ画像は可逆符号化方式で効率よく圧縮できる。非可逆符号化方式でＰＤＬ画像を圧縮するとエッジがぼけるなど画質劣化を生じやすい。
【０００４】
一方、自然画像にはノイズが含まれ、画素値が局所的に変化することが多く、エッジがはっきりしていないという特性をもつ。非可逆符号化方式は画像データから画質に影響しない冗長成分を除去するが、可逆符号化方式はノイズや局所的な画素変化による冗長成分を除去しない。このため、同一画素が連続しない自然画像を可逆符号化方式で圧縮すると圧縮率は低くなる。自然画像は非可逆符号化方式でなければ効率よく圧縮できない。
【０００５】
以上から理解されるように、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像を符号化する場合は、ページ内で画像の特性に応じて符号化方式を切り替えなければ効率よく圧縮できない。可逆符号化方式は画質を劣化させず符号化できるため、特に可逆符号化方式で効率よく圧縮できる領域を識別することが望ましい。
【０００６】
ＰＤＬ画像と自然画像の領域を示す識別情報があらかじめ与えられている場合は、識別情報に基づいて符号化処理を切り替えればよい。識別情報がない場合、例えば、ＰＤＬ画像と自然画像の混在する画像をラスタデータとして入力した場合は、符号化処理を実施する前に可逆符号化領域を識別する必要がある。
【０００７】
自然画像でも同一画素が連続する場合は、可逆符号化方式で効率良く圧縮できる。すなわち、ＰＤＬ画像と自然画像が混在しない場合でも局所的な特性の変動に応じて各符号化方式が対応する。したがって、ＰＤＬ画像や自然画像の種別によらず、可逆符号化方式で効率良く符号化できる領域を識別することが望ましい。
【０００８】
以上は符号化効率を向上することを目的とした符号化方式の切り替えであるが、その他に画質を向上することを目的とした符号化方式の切り替えがある。例えば、文字と写真が混在する画像から文字領域を切り出して、文字領域をエッジが劣化しないように可逆符号化し、写真領域は非可逆符号化方式で符号化する。文字領域はエッジ情報、写真領域は階調情報が各々の領域を識別する特性である。
【０００９】
符号化以外の処理においても画像の特性に合わせて処理を切り替える。例えば、網点と非網点が混在する画像を解像度の低いプリンターで出力する場合、モアレが発生しないように網点領域を平滑化する。網点は２値の面積階調で表され、網点の数は網点周期と領域面積に依存する特性がある。
【００１０】
上記で説明したように、画像の特性に応じた切り替え処理は様々であるが、いずれも、画像の特性に着目して領域を識別する技術を前提としている。
２．網点領域の識別
特性の異なる領域を識別する従来技術として、網点と非網点が混在する画像において網点領域を識別する技術がある。例えば、特開平２−１０３６８５公報には、あらかじめ定められたブロック内において、黒画素が連結する領域（以下、黒領域）と白画素が連結する領域（以下、白領域）の数に基づいて、網点領域を識別する方法が記載されている。
【００１１】
網点は、黒領域の大きさによる面積階調で濃度を表す。濃度が低い領域は、ほとんどが白領域であり、それぞれの黒領域は孤立しているため、領域数については黒領域のほうが白領域より多くなる。一方、濃度が高い領域では、逆に白領域のほうが黒領域より領域数が多くなる。
【００１２】
黒領域と白領域の数を計測するために、黒と白についてブロックの平均濃度に応じた閾値を設け、画素値が黒の閾値より大きければ黒、白の閾値より小さければ白、黒と白の閾値間であれば灰に３値化して、ブロック内の黒領域と白領域を分離する。縦または横の２つの隣接画素の連結を線連結、縦と横に各２つずつ４つの隣接画素で面を構成する連結を面連結とすると、網点領域の黒領域または白領域の数は、画素数、線連結の数、面連結の数を計数して、以下の式で求めることができる。
【００１３】
【数１】
（領域数）＝（画素数）−（線連結の数）＋（面連結の数）
上記の方式の利点は、ラベリングのように画素の連結を大域的に計算しなくても、局所的な線や面を数えるだけで領域数を計算できることである。
【００１４】
網点領域では、領域数は網点の数であり網点の間隔で定められる。これに対して、非網点領域では、画像の内容によって領域数は変動する。このように、網点領域と非網点領域で領域数の特徴が異なることを利用して、網点領域を識別する。
【００１５】
図６と図７を用いて、網点領域を識別する処理の概要を説明する。図６は、網点領域識別処理の構成図、図７は、領域数計測の説明図である。図６において、まず、画像情報５１はバッファメモリ５ａにストアされ、濃度データ５２は動的３値化５ｂによって黒と灰と白に３値化される。次に、領域数計測５ｃは、あらかじめ定められたブロック単位に計算要素６ｃ、６ｄ、６ｅ、６ｆを計数して、領域数を計測する。このとき、図７の６ｂの細線部で示すように計測対象領域の画素値と同じ画素値でブロックの周辺をマスクし、ブロックの縁に接している領域は数えない。白領域と黒領域について、それぞれ領域数を計測して領域数の多い方を採用し、あらかじめ定められた閾値と比較して、仮網点候補５４を決定する。つづけて、５ｄ、５ｅ、５ｆの各補正処理により補正した結果から、網点領域と非網点領域に識別する。
３．多値のＰＤＬ画像と自然画像の識別
網点領域は２値の面積階調で表されるため、網点内での階調情報の変化は意味をもたない。また、文字領域も同様にエッジ情報のみ意味を持つ。このように、網点領域や文字領域は、画素値が変化するエッジが重要な画像情報であり、従来の画像識別はこの特性を利用していた。ところが、ＰＤＬ画像と自然画像はいずれも階調情報の変化によって画像情報が表される。従来の画像識別では、階調情報の変化に対する特性を判定しないため、ＰＤＬ画像と自然画像を識別できない。
【００１６】
例えば、従来技術では、黒と白の閾値により画素値を黒、灰、白に３値化して黒領域と白領域に分離する。これをＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像に適用すると、各閾値区分内の画素値は同一の値でマスクされるため、同一画素が連続するＰＤＬ画像の特性と画素値が局所的に変動する自然画像の特性を判定できなくなる。
【００１７】
図８に同一画素が連続する領域を識別することができない例を示す。図８は、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像において、ある水平方向の画素値の変化を示す図である。７ａはＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像の例で、７１は同一画素が連続するＰＤＬ画像の領域、７２は画素値が変化する自然画像の領域である。７ｂはＰＤＬ画像領域の垂直方向の位置Ｂにおける水平方向の画素値、７ｃは自然画像領域の垂直方向の位置（Ｂ＋１）における水平方向の画素値である。７ｂ、７ｃとも水平方向の位置ｘ１からｘ２までの画素値の変化を示している。この例では、画素値の３値化により、７１のＰＤＬ画像と７２の自然画像は両方とも灰領域となり、７１のＰＤＬ画像の領域と７２の自然画像の領域は同一領域として識別される。このように、画素値を３値化すると、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像において、同一画素が連続する領域を識別することはできない。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
上記で説明したように従来の画像識別では、階調情報以外の特性を用いて領域識別を実施しているため、階調情報の特性が異なるＰＤＬ画像および自然画像が混在する画像に対して、可逆符号化領域を識別できない。
【００１９】
本発明は、多値のＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像の可逆符号化領域を識別することを目的とする。
【００２０】
また、本発明は、多値画像の階調情報に基づく特性を識別し、この識別結果に応じて、符号化手法、プリント手法、その他画像処理の手法を最適化させることを目的としている。
【００２１】
【課題を解決するための手段】
本発明においては、階調情報の変化に対する特性を判定するために各画素値ごとに同一画素が連続する領域を識別するようにしている。
【００２２】
すなわち、本発明によれば、上述の目的を達成するために、画像識別装置に、入力された多値画像データの各画素をスキャンし、注目画素の値とスキャン済みの隣接画素の値とを比較し、同一値の画素どうしを結ぶ線連結の数を出力する線連結計数手段と、上記線連結計数手段から出力される線連結の数を入力し、所定の参照範囲内の画素に関する線連結の総数を計算し、上記線連結の総数を所定の閾値と比較し、この比較の結果に基づいて上記多値画像データの領域ごとの特性を識別する画像識別手段とを設けるようにしている。
【００２３】
この構成においては、各画素値ごとに同一画素が連続する領域を識別することにより、多値画像データの階調情報の変化に対する特性を判定できる。そして、この階調情報の変化に基づいて、例えば、符号化手法の切り替えを行える。またプリントの手法を切り替える。
【００２４】
また、この構成において、上記画像識別手段は、上記比較の結果に基づいて上記多値画像の領域の各々が可逆符号化領域がどうかを判別するようにしてもよい。また、上記多値画像データの解像度情報に基づいて、上記線連結の数を判定する参照範囲を設定するようにしてもよい。
【００２５】
また、本発明によれば、上述の目的を達成するために、画像識別装置に、入力された多値画像データの画素の各々について、当該画素の値と、所定の方向の隣接画素の値とを比較し、同一値の画素どうしを結ぶ線連結の数を出力する線連結計数手段と、上記線連結計数手段から出力される線連結の数を入力し、所定の参照範囲内の画素に関する線連結の総数を計算し、上記線連結の総数を所定の閾値と比較し、この比較の結果に基づいて上記多値画像データの領域ごとの特性を識別する画像識別手段とを設けるようにしている。
【００２６】
この構成においても、各画素値ごとに同一画素が連続する領域を識別することにより、多値画像データの階調情報の変化に対する特性を判定できる。
【００２７】
また、本発明によれば、上述の目的を達成するために、画像識別装置に、入力された多値画像データについて、当該画素の値と、同一値の画素どうしで形成される領域を検出する手段と、所定の参照範囲内の上記領域の総数を計算し、上記総数に基づいて上記多値画像データの領域ごとの特性を識別する画像識別手段とを設けるようにしている。
【００２８】
この構成においても、各画素値ごとに同一画素が連続する領域を識別することにより、多値画像データの階調情報の変化に対する特性を判定できる。
【００２９】
さらに、本発明によれば、上述の目的を達成するために、多値画像符号化装置に、入力された多値画像データの画素の各々について、当該画素の値と、所定の方向の隣接画素の値とを比較し、同一値の画素どうしを結ぶ線連結の数を出力する線連結計数手段と、上記線連結計数手段から出力される線連結の数を入力し、所定の参照範囲内の画素に関する線連結の総数を計算し、上記線連結の総数を所定の閾値と比較し、この比較の結果に基づいて上記多値画像の領域の各々が可逆符号化領域がどうかを判別する手段と、上記判別結果に基づいて実行される可逆符号化手段とを設けている。
【００３０】
この構成においては、各画素値ごとに同一画素が連続する領域を識別することにより、多値画像データの階調情報の変化に対する特性を判定できる。そして、同一画素値が連続する場合に選択的に可逆符号化を適用し、これによりＰＤＬ画像と自然画像とが混在する場合にも高圧縮率で符号化を行える。
【００３１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を詳細に説明する。
【００３２】
本発明においては、階調情報の変化の特性を各画素値ごとに判定するために、注目画素と隣接画素を比較して同一値であれば”１”、異なれば”０”に２値化し、注目画素毎に線連結の数を求める。そして、所定の範囲で線連結の数を計算して、同一画素が連続する領域の面の大きさを領域内の線連結の数で表す。可逆符号化領域の特性を同一画素が連続する方向を区別することなく線連結の数で判定して、可逆符号化領域を識別する。
【００３３】
図１は、本発明の構成を示すものであり、この図において、画像識別装置は、線連結計数手段１ａ、画像識別手段１ｂおよび参照範囲制御手段１ｃを含んで構成されている。線連結計数手段１ａは、多値画像データ１１を受け取って各画素をスキャンし、注目画素の値とスキャン済みの隣接画素の値とを比較し、同一値であれば”１”、異なれば”０”に２値化して、注目画素毎に線連結の数１２を出力する。画像識別手段１ｂは、線連結計数手段１ａから出力される線連結の数１２を受け取って、所定の参照範囲内における線連結の総数を計算して、所定の閾値との比較により可逆符号化領域を判定し、判定結果である識別情報１３を出力する。参照範囲制御手段１ｃは、解像度情報１４を入力し、線連結の数を判定する参照範囲１５を解像度に応じて設定する。
【００３４】
この構成においては、多値のＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像に対して、可逆符号化領域を識別し、適応的な符号化を行える。また、解像度に応じて参照範囲を設定することにより、大域的特性に漸近した局所的な線連結の特性を識別することが可能になる。
【００３５】
もちろん、本発明を符号化手法の切り替え以外にも適用することができる。例えば、印刷手法の切り替え、画像処理の切り替え等種々に適用できる。
【００３６】
つぎに実施例を参照して本発明をさらに詳細に説明する。
［実施例１］
図２、図３、図４を用いて、本発明の実施例１を説明する。
【００３７】
図２は、本発明の実施例１の構成図である。まず、図２を用いて識別処理の概要を説明する。なお、図２において、太線はデータ、細線は制御情報であることを示す。
【００３８】
図２において、識別処理を行うには、まず、スキャナや伝送路から画像情報２９を画像入力インタフェース２ｂに入力し、画素当たり８ビットの多値画像データ２１０としてバッファメモリ２ｃに出力した後、入力通知２１を制御部２ａに通知する。
【００３９】
制御部２ａは、入力通知２１を受け取るとｍ画素×ｎ画素のブロックに切り出すためのブロックアドレス２２をバッファメモリ２ｃに指示する。バッファメモリ２ｃは、ブロックアドレス２２に該当するブロック画像２１１をブロックメモリ２ｄに出力する。さらに制御部２ａは、ブロックメモリ２ｄにスキャン指示２３を送出し、さらにオイラー数計測器２ｅに計算指示２５を送出する。また、制御部２ａは、計算指示２５の送出に先だってあらかじめブロックの画素数２６をオイラー数計測器２ｅに設定しておく。
【００４０】
ブロックメモリ２ｄは、制御部２ａからのスキャン指示２３により、ブロック内の画素を順次スキャンして、注目画素と図３の３ａに示すテンプレートで参照される参照画素の画素データ２１２をオイラー数計測器２ｅに出力する。ブロック内のすべての画素のスキャンが終了するとブロックメモリ２ｄはスキャン終了通知２４を制御部２ａに通知する。
【００４１】
オイラー数計測器２ｅは、制御部２ａからの計算指示２５により、図４に示す手順にしたがってオイラー数２１３を計測し、閾値判定器２ｆに出力する。
【００４２】
制御部２ａは、スキャン終了通知２４を受け取ると、閾値判定器２ｆに所定の閾値２８を設定し、判定指示２７を送出する。
【００４３】
閾値判定器２ｆは、制御部２ａからの判定指示２７により、オイラー数計測器２ｅによって計測されたブロック画像２１１のオイラー数２１３と閾値２８を比較して、閾値以下であれば可逆符号化領域、閾値より大きければ非可逆符号化領域と識別し、それぞれに割当てられた所定の識別情報２１４を出力する。
【００４４】
次に、図３、図４を用いて、オイラー数計測器２ｅの処理を説明する。
【００４５】
図３は、線連結の説明図である。３ａは、注目画素とスキャン済の隣接画素の値を比較するテンプレート、３ｂと３ｃは、２画素×２画素が同一画素である場合の線連結、３ｄ〜３ｎは、線連結の数を計数する例である。線連結のオイラー数を計算するために、３ｂに示すように２画素×２画素が同一画素である場合は、連結を表す線が交わらないようにする。例えば、３ｂの線連結は、３ｃのように対角方向の線連結を画素３６と画素３７のみとし、画素３５と画素３８は同一画素であっても線連結であるとみなさない。
【００４６】
３ｄに示すように３画素×３画素の参照範囲に３つの異なる画素値がある場合には以下のようにして参照範囲の総連結数が求められる。まず、左上から順にスキャンして、３ｅ〜３ｍに示すように注目画素を移動させていく。３ｅの場合、３ａのテンプレートに含まれる画素がないので、連結数は０である。３ｆの場合、注目画素の値がＡであり、テンプレート３ａに含まれる左側隣接画素の値が同じくＡであるので、“１”の値となり、連結数は１となる。３ｇの場合も同様に連結数は１となる。３ｈの場合には、上と、右上の隣接画素がテンプレート３ａに含まれるが、注目画素の値Ｂと異なる値Ａをとるため、連結数は０となる。以下、同様にして３ｉ、３ｊ、３ｋ、３ｌおよび３ｍの場合の連結数が、それぞれ、１、２、２、２および０になる。そして以上の線連結数を参照範囲にわたって累積して沿う連結数９をえる（３ｎ）。
【００４７】
図４は、ｍ画素×ｎ画素のブロック画像について、線連結のオイラー数を計数するフローチャートである。フローチャート中の枝数とは線連結の数を示す。
【００４８】
オイラー数計測器２ｅは、線連結のオイラー数を計算する。図４において、ｍ画素×ｎ画素のブロック画像の各画素を、第０行から第（ｍ−１）行まで各行毎に第０列から第（ｎ−１）列までスキャンする。まず、ステップ４ａで初期化を行い、ステップ４ｅ、４ｓ、４ｔで行番号を０から（ｍ−１）までインクリメントする。またステップ４ｃ、４ｄで第０行目の列番号を０から（ｎ−１）までインクリメントし、ステップ４ｅで０にリセットする。そしてステップ４ｑ、４ｒで第１行目から台（ｍ−１）行目の列番号を同じく０から（ｎ−１）までインクリメントし、ステップ４ｕで列番号を０にリセットする。こうして画素のスキャンを行う。
【００４９】
さて、第０行については、注目画素と注目画素の左にある画素の値を比較し、同一の値であれば枝数に１を加算する（ステップ４ｂ）。第１行から第（ｎ−１）行までは、第０列については、注目画素と注目画素の上にある画素の値、及び、注目画素の右上にある画素の値を比較し、同一の値であればそれぞれ枝数に１を加算する（ステップ４ｆ、４ｇ、４ｈ、４ｉ）。第１列から第（ｎ−２）列までは、注目画素と注目画素の左にある画素の値、注目画素の左上にある画素の値、注目画素の上にある画素の値、及び、注目画素の右上にある画素の値をそれぞれ比較して、同一の値であればそれぞれ枝数に１を加算する（ステップ４ｆ、４ｇ、４ｊ、４ｋ、４ｌ、４ｍ）。第（ｎ−１）列については、注目画素と注目画素の左にある画素の値、注目画素の左上にある画素の値、及び、注目画素の上にある画素の値をそれぞれ比較して、同一の値であればそれぞれ枝数に１を加算する（ステップ４ｆ、４ｇ、４ｎ、４ｏ、４ｐ）。ただし、図３の３ｂに示すように、注目画素の左にある画素の値と注目画素の上にある画素の値が等しい場合は、注目画素と注目画素の左上にある画素の値が同一値であったとしても、枝数には加算しない。ブロック内のすべての画素のスキャンが終了すると、制御部２ａから設定された画素数からブロック内の枝数を減算して線連結のオイラー数を求める。
【００５０】
［実施例２］
つぎに本発明の実施例２について図５を参照して説明する。実施例２は、本発明の画像識別装置を画像符号化装置に適用したものである。なお、図５において図１と対応する箇所には対応する符号を付して詳細な説明を省略する。
【００５１】
図５において、まず、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する多値画像データ１１が線連結計数手段１ａに、解像度情報１４が参照範囲制御手段１ｃにそれぞれ入力される。参照範囲制御手段１ｃは、解像度情報１４に応じて線連結の数を判定する参照範囲を決定し、参照範囲１５として線連結計数手段１ａに出力する。線連結計数手段１ａは、参照範囲１５に対応する多値画像データ１１の各画素をスキャンし、注目画素とスキャン済みの隣接画素の値を比較し、同一値であれば“１”、異なれば“０”に２値化して、注目画素毎に線連結の数１２を画像識別手段１ｂに出力する。画像識別手段１ｂは、線連結計数手段１ａから出力される線連結の数１２を入力し、参照範囲１５における線連結の総数を計算して、所定の閾値との比較により可逆符号化領域を判定し、判定結果である識別情報１３を符号化手段１ｄに出力する。符号化手段１ｄは、識別情報１３に応じて、ＰＤＬ画像を効率良く圧縮する符号化方式、および、自然画像を効率良く圧縮する符号化方式を選択し、選択された符号化方式で多値画像データ１１を符号化して、符号化データ１６を出力する。図５の実施例では、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する多値画像を、局所的な参照範囲１５の線連結の数１２によりＰＤＬ画像／自然画像のいずれであるかを識別し、識別情報１３に応じて符号化方式を切り替えて符号化しているので、ＰＤＬ画像と自然画像が混在する多値画像を効率良く符号化できる。
【００５２】
なお、本発明は上述実施例に限定されるものではなく、種々変更が可能である。例えば、線連結計数手段１ａにおいて、同一画素値の領域数を求めて画像の特性の判別を行うようにしてもよい。
【００５３】
【発明の効果】
本発明の効果は以下のとおりである。
１．各画素値について同一画素が連続する領域を識別して、階調情報の変化の特性を識別するため、多値のＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像の可逆符号化領域を識別できる。
２．所定の範囲で線連結の総和をとるため、同一画素が連続する方向に関係なく可逆符号化領域を識別できる。
３．線連結の数を判定する参照範囲を解像度に応じて決定することにより、大域的特性に漸近した局所的な線連結の特性を識別できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の構成を示すブロック図である。
【図２】  本発明の実施例１の構成を示すブロック図である。
【図３】  本発明の実施例１における線連結を説明する図である。
【図４】  本発明の実施例１における線連結のオイラー数の計算を説明するフローチャートである。
【図５】  本発明の実施例２の構成を示すブロック図である。
【図６】  網点領域を分離する従来例の構成を示すブロック図である。
【図７】  網点領域を分離する従来例の領域数を説明する図である。
【図８】  ＰＤＬ画像と自然画像を識別できない例を説明する図である。
【符号の説明】
１ａ    連結数計数手段
１ｂ    画像識別手段
１ｃ    参照範囲制御手段
１ｄ    符号化手段
１１    多値画像データ
１２    多値領域の線連結の数
１３    識別情報
１４    解像度情報
１５    参照範囲
１６    符号データ
２ａ    制御部
２ｂ    画像入力インタフェース
２ｃ    バッファメモリ
２ｄ    ブロックメモリ
２ｅ    オイラー数計測器
２ｆ    閾値判定器
２１    入力通知
２２    ブロックアドレス
２３    スキャン指示
２４    スキャン終了通知
２５    計算指示
２６    ブロック画素数
２７    判定指示
２８    画像情報
２９    多値画像データ
２１０    ブロック画像
２１１    画素データ
２１２    オイラー数
２１３    識別情報
３ａ    隣接画素値比較テンプレート
３ｂ    ２画素×２画素の同一画素
３ｃ    ２画素×２画素が同一画素である場合の線連結
３ｄ〜３ｎ    線連結の数を計数する例
３１〜３４    隣接画素値比較テンプレートの比較画素位置
３５〜３８    同一値の画素
４ａ〜４ｖ    線連結のオイラー数を計算する処理
５ａ    バッファメモリ
５ｂ    動的３値化
５ｃ    領域数計測
５ｄ    塊大きさの補正
５ｅ    周辺画素による補正
５ｆ    縁部補正
５１    画像情報
５２    濃度データ
５３    ３値化データ
５４    仮網点候補
５５    仮網点
５６    網点候補
５７    網点領域の画素
５８    非網点領域の画素
５９    写真領域の画素
６ａ    領域数計測の例
６ｂ    領域数計測におけるブロック周辺マスクの例
６ｃ〜６ｆ    領域数を計算する連結の要素
７ａ    ＰＤＬ画像と自然画像が混在する画像の例
７ｂ    同一画素が連続するＰＤＬ画像の画素値
７ｃ    画素値の変化する自然画像の画素値
７１    ＰＤＬ画像の領域
７２    自然画像の領域
【図１】
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【図２】
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【図３】
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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８】
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