デジタル複写機における細線判別技術
Thin-Line Recognition Technology for Digital Photocopiers

大木亮＊Oki，Makoto

東浦

功典＊

Toura，Kousuke

In the typical image processing of a digital copier, thin lines that deviate slightly from the strict horizontal or vertical become jaggy because they are mistakenly recognized as a region of text and are misrouted
through an edge enhancement filter. To solve this problem for future generations of digital photocopiers,
we developed a new image processing technology called "thin-line recognition" which can differentiate
between lines and text and thus ensure appropriate processing. In this paper, we report on the development and effectiveness of thin-line recognition technology.

１

更に光源ランプ部を原稿に沿って走査させる事によりはじめにコニカの複写機は、高信頼性と共に高画質を特徴とし、（この方向を得る。

副走査方向と称する）、２次元画像を1988 年のデジタルカラー複写機＝8010 の発売以来、ア読み取った画像データに対して画質操作・画像編集

ナログ複写機では実現できなかった画像判別処理・空間フィルタ処理・自由度の高いガンマ補正処理等のデジタ等の画像処理を行う。詳細は下記２．２に記述する。
画像処理したデータをプリンタ部（以後プリンタ

ル画像処理技術を駆使し、高画質化を目指している。こと称する）で出力する。プリンタは，感光体ドラム

れらの技術の中で、今回我々はモノクロデジタル複写機に搭載されている画像判別技術の更なる改良として、に対してレーザー光をポリゴンミラーでラスタスキャンさせ、１次元画像を得る。更に感光体ドラムを回転「細線画像の判別技術」を開発した。

させる事により２次元画像を得る。

従来の画像判別処理では、読み込み画像の特徴点を自動判別し、文字領域・網点領域・写真領域の３つの領域に分離し、それぞれの特徴に最も適した画像処理を施し、文字の再現性・網点でのモアレ防止、写真の階調性を両立して高画質を得ていた。今回開発した「細線画像の判別技術」により、従来文字領域として判別されていた細線部分を分離・判別し、部分のジャギー防止

文字の再現性 と 細線を両立する事が出来、更なる高画質化が達成できた。また、使用するメモリ量を極力少なくし、Gate Array 化する際のコスト増も考慮した。
以下、本技術の内容を詳細に報告する。

２

デジタル複写機と画像処理

２．１

Fig.１

Major photocopier components

２．２ デジタル複写機の画像処理
コニカのデジタル 複写機の、 画像処理回 路の例をデジタル複写機

Fig.２に示す。また、以下に Fig.２ の中から主な内容を

まず、コニカのデジタル複写機の、複写プロセスを説明する（Fig.１、デジタル複写機の概略構成の例参照）。

説明する。
① 画像判別処理
読み取った原稿の各領域における画像の種類を文字複写のプロセスは、おおよそ下記の手順で行われる。
原稿画像を、 CCD を使ったイメージスキャナ部（以後 スキャナ と称する）で読み取り、デジタル領域・網点領域・写真領域の３つの領域に判別する。
この結果は、②空間フィルタ処理及びガンマカーブ変画像データに変換する。スキャナは原稿を静置し、原換処理に反映される。

稿に対して光源ランプで入射光を発生し、反射した光をミラー・レンズを介してライン CCD で受光し、１次元画像を得る（この方向を 主走査方向 と称する）。
＊OD カンパニー

機器開発統括部

第３開発センター②

空間フィルタ処理
スキャナ･プリンタの MTF 補正や、エッジ強調･モアレ除去等の画質補正を行う。空間フィルタの係数は①画像判別処理の結果によって切り替える事ができる。

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③

誤差拡散処理（階調変換）
画像メモリへの保存ページ数確保の為、原稿画像の階３．２ 細線部分のジャギー現象の解決策
上述した様に、「細線部分のジャギー」現象は強いエッ調数変換（削減）を行ない、８bit 画像をそれ以下のbitジ強調の空間フィルタにより起こっている。しかし単（通常は １bit＝２値）画像に変換する。

純にエッジ強調を弱めると、文字の再現性を損ねてしまう。そこで、我々は以下に示す様な方法で「細線部分のジャギー」現象の解決を試みた。
画像判別で細線を文字領域とは別に判別する。
判別された細線領域に「細線部分のジャギー」現象が軽減されるエッジ強調の弱い空間フィルタを施す。
以下に細線検出方法の詳細を記す。

４

細線検出方法４．１ 画像判別アルゴリズムの全体構成
Fig.４ に細線画像判別を含めた画像判別アルゴリズム
Fig.２３構成のフローチャートを示す。細線は従来の画像判別ア

Photocopier image processing

ルゴリズムでは文字画像判別に含まれている為、文字画像検出結果より更に絞り込む形で細線領域を検出することとした。また、判別結果の合成部の優先順位は Fig.４

細線部分のジャギー現象の右上にある通りとした。
デジタル複写機ではデジタル特有の現象として「細線部分のジャギー」があった。これは主走査方向もしくは副走査方向に対し、若干斜めになった細線（以後斜めと称する）をコピーすると、画素間にまたがる部分線とそうでない部分とで細線の幅が周期的に変化して出力されてしまう現象である。
３．１ 細線部分のジャギー現象の原因
スキャナで読み込んだ斜め線の原画像は Fig.３ 上側の様な８bit 画像であり、これに Fig.２ に示す画像処理が施される。①画像判別処理において、文字画像領域はM×N 画素領域内の濃度差から画像のエッジ周辺の領域を検出することにより判別している。従って、従来の判別処理では細線部分もエッジ成分を含んでいるので文Fig.４

字画像と判別される。判別結果は空間フィルタ処理に反映されるが、文字画像用の空間フィルタは文字の再現性を良くする為、エッジ強調の強い空間フィルタを使用し４．２

Image recognition algorithm

細線画像と文字画像との区別ている。この空間フィルタが細線部分にもかかり、誤差細線画像と文字画像の違いは、画像中の黒画素の直線拡散処理にて１bit 画像になると Fig.３ 下側に示す様に、段差部分が太く、段差間部分が細い画像となり、線幅に的な連続性により判断できるが、それだけでは漢数字の違いが生じる。

ジ部分の占める割合が少ないので、それほど影響はない一 の様な連続部分も検出される。大きい文字ではエッが、細かい文字が検出されてしまうと、その再現性が悪くなる。そこで、目視観察により 14point（約５㎜の大きさ）以上の文字は細線画像と誤判別されて、エッジ強調の弱いフィルタで処理されても文字の再現性には影響がないと判断し、14point 以上、即ち５㎜ 以上連続した黒画素を検出した場合を、細線領域の候補とする事とし

Fig.３

Jaggies caused by a thin, slanted line

た。
４．３

斜め線の検出可能角度「細線部分のジャギー」現象は上述した様に、斜め線において１画素分の段差の間隔がジャギーの周期となる。

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斜め線の傾角が浅い場合、Fig.５ の上側に示す様に、段差の間隔は長く、傾角が深くなるにつれ Fig.５ の下側（検出可能角度を 10°とした為。 4.8 検出可能角度に示す様に段差の間隔は短くなる。段差の間隔が短くな

H１ 及び H２ 双方で４画素中１画素以上の輝度値が原ると視覚的に段差を補間し「細線部のジャギー」現象が目立ちにくくなる。角度を変えて観測した結果、「細線稿下地との濃度差 のスレッショルド値以上 であればFig.６ 中の太線で囲った ４×４＝16 画素領域を主走査部のジャギー」が目立つのは±10°以内の範囲であった。

方向に対して「細線の可能性がある」と判断する。この

そこで、斜め線の検出角度のスレッショルドを主走査方向、副走査方向共に±10°以内とし、その検出された細16 画素分の判断結果は１つのフラグで表現し、その結果を記憶する。

線に対しエッジ強調の弱いフィルタ処理を施す事とした。

副走査方向についても Fig.６ 中の V１ 及び V２ の領参照）の領域 H１ 及び H２ の輝度値を調べる。そして、域に対して同様の処理を施す。
これにより、原画像に対し 1/16 サイズの「細線の可能性がある領域」を表わした画像（以後フラグ画像と称する）ができる。1 つのフラグは以下に示す様に２bit にて表現可能である。
０：主・副走査方向共に細線の可能性あり
１：主走査方向のみ細線の可能性あり
２：副走査方向のみ細線の可能性あり
３：主・副走査方向共に細線の可能性なし
Fig.５

４．４

Effect of line angle on jaggy step width

方眼

方眼の様に、線の直交が多い部分ではジャギーが目立たない。よって、より方眼の再現性を良くする為に、細線検出では「１㎜以下の間隔で書かれた方眼線は検出しない」とし、細線領域から除外した。
４．５ 細線検出における細線の定義

Fig.６以下に細線検出における細線の定義をまとめる。
長さ約５㎜以上の線（14point 以下の文字は検出しない様にする）
傾き角が主、副走査方向より、±10°までの線
１㎜以下の間隔で書かれた方眼線は検出しない
４．６ 細線画像判別アルゴリズムの概略

Thin-line recognition algorithm, Stage 1第２段階
ここでも、主走査方向を例に説明する。第１段階で得たフラグ画像において、Fig.７ 左側に示す様に注目フラ
グに対し、斜線の引かれた４フラグ（検出可能角度を10°とした為。 4.8 検出可能角度参照）の FH 領域を調べる。その４フラグ中１フラグ以上において「主走査デジタル複写機は冒頭に示したように１次元 CCD に方向細線の可能性あり」と判断されていれば、細線は連て画像を取り込んでおり、画像判別はリアルタイムの処理が必要となる。細線判別では５㎜以上の黒画素の連続続しているものとしてカウントする。これを主走査方向に繰り返し、カウントが５㎜（＝ 30 フラグ）以上続い性を見る事により細線領域と判断している為、単純に原た場合、その領域を細線画像として判別する。

画像より連続性を追ってしまうと、主走査方向に原画像サイズ分、副走査方向に５㎜分の８bit 画像 （解像度

副走査方向でも Fig.７ 中右側の FV 領域に対して同様の判別をし、副走査方向へカウントしていき、その連

600dpi では約822Kbyte）をメモリに記憶しなければな続性で判別を行う。

らない。よって、今回開発した細線画像判別アルゴリズ
ムでは、大きく２つの段階に分け、第１段階で４×４画素内の細線候補の状況を２bit データ表現（フラグ化）する事により、検出に必要なメモリ量を削減した。各段階でのアルゴリズムの概略を以下に示す。
第１段階
第１段階では文字画像と判別された領域より、細線画像の可能性がある領域を分離する。

Fig.７

Thin-line recognition algorithm, Stage 2

主走査方向を例に説明する。原画像において Fig.６に以上より細線画像が判別される。また、方眼を検出しある様に、注目画素に対し斜線が引かれた４画素ずつない様にする為、「５㎜検査する間に４回以上交線があっKONICA TECHNICAL REPORT VOL. 14（2001）41

た場合は細線画像と判別しない」様にした。
４．７ 細線画像判別アルゴリズムに必要なメモリ量

Fig.10 に方眼の検出結果を示す。１㎜間隔で線が直交している方眼の内側部分は検出されない事が分かる。

今回開発した細線判別アルゴリズムでは、フラグ画像を用いる事により、８bit 原画像が 1/16 サイズの ２bit画像にて表わされ、それを記憶すれば良い為、1/64 のメモリ量（≒15KB）で実機搭載可能となる。
４．８ 検出可能角度
細線判別アルゴリズムでは、第 2 段階において、４×30フラグ分の領域、実画像の画素に換算すると、16×120 画素分より細線画像かどうかの判断をしている。これより、検出対象細線の線幅を４画素とすると、細線のFig.10

検出可能角度は理論的には±９°程度となり、 4.5 細線の定義 で示した目標検出可能角度の±10°をほぼ満足している。

５結果

５．１

４．２

Graph paper processed with thin-line recognition

細線判別に細線用空間フィルタを施した出力結果

Fig.11 に従来処理と、細線判別処理の処理結果を示す。
細線判別処理の方がエッジ強調の弱い空間フィルタ処理
により、画素間にまたがっている部分が滑らかにつなが細線判別結果Fig.８ に主走査方向細線の検出結果を示す。原画像に対し、グレーに塗られている部分が細線の検出結果である。
原稿は細線を主走査方向に対して傾角０〜10°まで変っている事が分かる。出力結果も Fig.12 に示すように、の通常のコピーに比べ、の細線判別処理の方が「細線部分のジャギー」が軽減されている事が分かる。

化させたものであるが、細線が約９°まで良好に検出されており、 4.8 検出可能角度で求めた理論値とも一致している。また、今回開発した細線判別アルゴリズム
では主走査方向、副走査方向で異方性はないので、副走査方向も±９°程度の検出角度である。
Fig.11

Image processing with and without thin-line recognition

Conventional copy

Fig.８

Segments recognized as thin lines

Fig.９に文字の検出結果を示す（左側：17point、右：14point）。 14point 文字は細線として検出されず、 17point文字では５㎜以上連続した部分が検出されている

Thin-line recongnition copy

事が分かる。

Fig.12

６

The effectiveness of thin-line recognition

まとめ
細線判別アルゴリズムを確立することができた。
細線判別領域を別の空間フィルタで処理する事により、「細線部分のジャギー」現象を軽減できた。
細線判別アルゴリズムに必要なメモリは約 15KB で
Fig.９ Text processed with thin-line recognition

42あり、Gate Array 化としても現実的なアルゴリズムを開発する事ができた。

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