JP2000013605A - 画像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像データの補正を行なった後に圧縮し出力
する画像処理装置において、圧縮率と画質を向上させ
る。 【解決手段】 入力された画像データは複数の局所領域
ブロックに分割され、それぞれのブロックにおいて適応
補正が行なわれる（Ｓ５３）。局所領域の判別結果に基
づき、その領域が単色領域である場合には、単色化（ま
たは減色化）処理が行なわれ（Ｓ８７）、階調領域であ
れば階調処理（平滑化処理）が行なわれる（Ｓ８５）。
これにより画像データ中のむらや小さなノイズを消去す
ることができるため、画像の圧縮率と画質の向上を図る
ことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は画像処理装置およ
び方法ならびに画像処理プログラムを記録した記録媒体
に関し、特に入力された画像データの領域判別を行な
い、領域ごとにデータの圧縮を行なった後に出力する画
像処理装置および方法ならびに画像処理プログラムを記
録した記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】特開平８−１２３９５８号公報は、人間
の知覚に基づき、画像データから領域を抽出し、領域の
一部または全部を色変換することで画質劣化を抑えなが
らデータ量の削減を行なう技術を開示する。また、撮像
された画像の圧縮を行なう画像処理装置が知られてい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】この発明は、そのよう
な従来の技術を改良するためになされたものであり、画
像の圧縮率と画質の向上を図ることができる画像処理装
置および方法ならびに画像処理プログラムを記録した記
録媒体を提供することを目的としている。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、この発明のある局面に従うと、画像処理装置は、入
力された画像から階調領域を判別する第１の判別手段
と、判別された階調領域において平滑化を行なう平滑化
手段とを備える。

【０００５】好ましくは、画像処理装置は、入力された
画像から単色領域を判別する第２の判別手段と、判別さ
れた単色領域において単色化を行なう単色化手段とをさ
らに備える。

【０００６】さらに好ましくは、画像処理装置は、平滑
化または単色化が行なわれた領域の圧縮を行なう圧縮手
段をさらに備える。

【０００７】この発明の他の局面に従うと画像処理装置
は、入力された画像から単色領域を判別する判別手段
と、判別された単色領域において単色化を行なう単色化
手段とを備える。

【０００８】この発明のさらに他の局面に従うと画像処
理方法は、入力された画像から階調領域を判別するステ
ップと、判別された階調領域において平滑化を行なうス
テップとを備える。

【０００９】この発明のさらに他の局面に従うと画像処
理方法は、入力された画像から単色領域を判別するステ
ップと、判別された単色領域において単色化を行なうス
テップとを備える。

【００１０】この発明のさらに他の局面に従うと画像処
理プログラムを記録した記録媒体は、入力された画像か
ら階調領域を判別するステップと、判別された階調領域
において平滑化を行なうステップとをコンピュータに実
行させることを特徴とする。

【００１１】この発明のさらに他の局面に従うと画像処
理プログラムを記録した記録媒体は、入力された画像か
ら単色領域を判別するステップと、判別された単色領域
において単色化を行なうステップとをコンピュータに実
行させることを特徴とする。

【００１２】これらの発明によると、階調領域の平滑
化、単色領域の単色化が行なわれるため、画像の圧縮率
と画質の向上とを図ることができる。

【００１３】すなわち、ノイズや印刷上の網点などに起
因する高周波成分によって画像の画質や圧縮率が低下す
るが、本願発明では画像のむらや小さな孤立点を消去す
ることができるため、画像の圧縮率と画質の向上とが図
られる。

【００１４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態の一例
における画像処理装置を備えたデジタルカメラについて
図面を参照しながら説明する。

【００１５】［第１の実施の形態］図１は、デジタルカ
メラ１が雑誌などの文字原稿２を撮像している状況を示
す図である。本実施の形態では、文字原稿から、その文
字原稿をプリントした元の電子データを復元あるいは推
定することにより、高い圧縮率で圧縮を行なって、デー
タを保存および転送に適したものとすることを目的とし
ている。この際、必要であれば元の電子データに含まれ
るノイズなども除去される。

【００１６】図２は、デジタルカメラ１の前方からの斜
視図であり、図３は、デジタルカメラ１のカメラバック
である。図を参照して、デジタルカメラ１は、撮影ボタ
ン３と、撮影レンズ部４と、カード挿入口５と、電源ボ
タン６と、文書補正指定スイッチ７と、液晶などよりな
るファインダ用モニタ８とを備える。

【００１７】デジタルカメラ１による撮影結果は、デジ
タルカメラ１の内部に存在する図示しないハードディス
クカードに電子データとして記憶される。ここでハード
ディスクカードは画像データの記録媒体であり、たとえ
ばＰＣＭＣＩＡに準拠したハードディスクカードのよう
なものを用いても良いし、これに代えてメモリカードな
どを用いてもよい。また、ミニディスク（ＭＤ）を記録
媒体に用いてもよい。さらに、カードを記録媒体としな
くても、たとえばＳＣＳＩケーブルなどでデジタルカメ
ラ１をプリンタなどに直接接続するようにしてもよい。

【００１８】本実施の形態におけるデジタルカメラ１で
は、文書補正指定スイッチ７をオンとすることによっ
て、会議などで配付された資料、カタログ、雑誌、研究
記録などの紙原稿を電子データとして保存する場合の画
質と圧縮率とを向上させることができる。

【００１９】すなわち、通常のデジタルカメラでこのよ
うな紙原稿を撮像する場合には以下のことが問題とな
る。

【００２０】・照明条件などに依存する露出ずれ、色ず
れ、シェーディング ・紙質、照明、ＣＣＤの特性などに依存するダイナミッ
クレンジの縮小 ・入力系に依存する歪み ・ＣＣＤ画素数に依存する解像度の低下 ・被写体の位置、種類を限定しないことによって生じ
る、あおりや回転ずれ ・原稿自体が有する解像度の制限に依存する、むらや網
点の存在 また、データの保存や転送を考慮した場合、圧縮効率が
問題となり、電子データを複数回再圧縮することを想定
した場合、画像特性と圧縮方法との組合せによっては画
質に激しい劣化が生じ得る。すなわち、通常のデジタル
カメラでは、圧縮方法の選択に依存する画質的な問題も
生じる。さらに、ノイズによって画質や圧縮効率がとも
に低下することも問題となる。

【００２１】本実施の形態におけるデジタルカメラ１で
は、文書補正指定スイッチ７をオンとすることで、この
ような問題を解決することができる。

【００２２】デジタルカメラ１は、画像に含まれる各々
の領域の属性（特性）を判別し、各属性に適した補正処
理や圧縮処理を行なう。一般に画像の圧縮単位は矩形で
あるため、矩形のマクロ領域単位で領域の判別をするこ
とが必要となる（マクロ領域判別）。また、マクロ領域
ごとに最適な補正を行なうためには、マクロ領域内の局
所的な領域の判別（局所領域判別）が必要となる。これ
らを行なうことによって圧縮効率の向上や画質の向上が
達成される。

【００２３】図４は、デジタルカメラ１の回路構成を示
すブロック図である。図を参照して、デジタルカメラ１
はデジタルカメラ１の全体の制御を行なうＣＰＵ１１１
と、撮像を行なうＣＣＤ部１０９と、撮像された内容を
表示する表示部（ファインダ用モニタ８を含む）１１７
と、ＣＣＤ部１０９からのデータを一時記憶するＲＡＭ
１０１と、撮像されたデータの幾何学的な補正などを行
なう前処理部１０３と、撮像された画像のマクロ領域を
判別するマクロ領域判別部１０５と、マクロ領域内に含
まれる局所領域を判別する局所領域判別部１０７と、局
所領域に対し適切な補正を行なう適応補正部１１３と、
マクロ領域ごとに圧縮を行なう圧縮部１１９と、文字領
域を処理する文字処理部１１５と、圧縮が行なわれた画
像を統合し出力する画像統合部１２７と、画像データを
記録するカードメモリ部１２５と、撮影のための各種定
数を演算するＡＷＢ、ＡＥなど演算部１２３と、撮影ボ
タン３を含む各種ボタン１２１とを備える。

【００２４】なお、デジタルカメラ１のＣＰＵ１１１に
外部記憶装置１２９を設け、ＣＤ−ＲＯＭ１３１やフロ
ッピィディスク１３３からデジタルカメラ１の制御のた
めのプログラムを読取るようにしてもよい。

【００２５】次に、図４に示されるブロック図を用いて
実際の撮影の様子を説明する。図４において太い矢印は
画像データの流れを示し、細い矢印は制御データの流れ
を示している。ユーザがカメラの電源をＯＮにすると、
ファインダ用モニタ８には撮影レンズ部４が捉えている
シーンが、ＣＣＤ部１０９を介してそのまま映される。

【００２６】ユーザは、紙原稿を撮影するのか風景や人
物を撮影するのかを文書補正指定スイッチ７により設定
する。ＣＰＵ１１１は、撮影ボタン３がＯＮになったこ
とを検出したのであれば、ＣＣＤ部１０９に対してＣＣ
Ｄの積分を指示し、積分が終了すればＣＣＤデータのＲ
ＡＭ１０１へのダンプを行なう。そして、ファインダ用
モニタ８にこの画像を表示（フリーズ表示）させる。

【００２７】ＣＣＤ部１０９からの画像データは、ＲＡ
Ｍ１０１に記憶される。文書補正指定スイッチ７がＯＮ
であれば、デジタルカメラ１は文書補正モードに移行
し、文書補正を行なった後ＰＤＦなどの領域ごとに異な
る圧縮方法を指定できる形式のデータを作成する。

【００２８】一方、文書補正指定スイッチ７がＯＦＦで
あればデジタルカメラ１は風景モードに移行し、そのま
まＪＰＥＧなどの画像圧縮データを作成する。各モード
でのデータ作成後に、ＣＰＵ１１１はカードメモリ部１
２５にカードメモリへの記憶を指示する。カードメモリ
部１２５はハードディスクなどであっても外部の記憶装
置や端末などであってもよい。また、圧縮を行なわずに
画像データをプリンタやモニタに出力することもでき
る。さらに以下に述べるマクロ領域判別、局所領域判
別、適応補正処理はデジタルカメラ１の内部で行なって
もよいし、デジタルカメラ１に接続された別のカメラや
パーソナルコンピュータの端末などにデータを転送して
そこで行なってもよい。

【００２９】次に文書補正指定スイッチ７がＯＮである
場合の処理の流れを示す。図５は、文書補正指定スイッ
チ７がＯＮである場合の全体の処理の流れを示すフロー
チャートである。図を参照して、撮像により得られた画
像データが入力されると（Ｓ１）、そのデータには前処
理が施される（Ｓ３）。次に、画像データに対しマクロ
領域判別が行なわれる（Ｓ５）。これにより、画像デー
タは文字領域、線画領域、または写真領域に分割され
る。文字領域に対しては、解像度変換、文字補正、２値
化などの処理が行なわれる（Ｓ９）。その後、文字領域
は２値圧縮される（Ｓ１１）。また、文字領域に対して
は、ＯＣＲを行ない、キャラクタコードに変換する処理
を行なってもよい。

【００３０】線画領域および写真領域に対しては、局所
領域判別を行なって画素ごとあるいは局所領域ごとに属
性を決定し、各属性に応じた適応補正を行なう（Ｓ１
３，Ｓ１７）。図５中の線画領域処理（Ｓ１３）、およ
び写真領域処理（Ｓ１７）は、各マクロ領域に応じた局
所領域判別を行なう処理と、各マクロ領域に応じた適応
補正とを含んでいる。

【００３１】線画領域に対してはＬｏｓｓｌｅｓｓ圧縮
（Ｓ１５）、写真領域に対してはＬｏｓｓｙ圧縮（Ｓ１
９）が行なわれる。それぞれの圧縮されたデータは統合
化され（Ｓ２１）、カードメモリ部１２５へ出力される
（Ｓ２３）。

【００３２】なお、図５において前処理（Ｓ３）とは、
マクロ領域を判別する前の補正であり、レンズ歪み、回
転ずれ、あおりなどによる画像の幾何学的変形に対する
補正、および露出、カラーバランス、シェーディングな
どの補正が含まれる。また、マクロ領域判別（Ｓ５）と
は、圧縮単位となる矩形領域の全体的な属性の判別を意
味する。

【００３３】すなわち、デジタルカメラ１では各マクロ
領域の属性に適した処理として、画素またはブロック
（局所領域）ごとに行なわれる局所的な特徴の判別と、
その特徴の判別結果に伴う補正処理とが行なわれる。前
者を局所領域判別、後者を適応補正と呼ぶ。

【００３４】また、マクロ領域の判別結果に従って圧縮
方法を変える、適応圧縮が行なわれる（Ｓ１１，Ｓ１
５，Ｓ１９）。

【００３５】一般に、紙原稿には、文字領域、線画領
域、写真領域などが含まれる。ここに文字領域とは、黒
字の文字のみで構成される矩形領域を示す。線画領域と
は、棒グラフやベタ塗り画像など、単色領域とエッジ領
域とで主に構成される矩形領域を示す。また、写真領域
とは階調の変化する部分を多く含む矩形領域を示し、絵
画、イラスト、テクスチャなども写真領域に含まれる。

【００３６】文字領域は、文字を構成する黒色の部分
と、下地を構成する白色の部分とから主に構成される。
階調の情報や色情報は文字領域ではあまり重要ではな
い。一方、階調数や色数が少ないほど、画像の情報量は
少なくなる。つまり、解像度が十分であれば文字領域は
２値画像であることが圧縮的にも画質的にも好ましい。

【００３７】また、文字はキャラクタコードとして記録
すれば２値圧縮を用いたとき以上に圧縮率を上げること
ができるため、紙原稿中の文字フォントが汎用的なもの
であったり、フォント情報があまり重要でない場合など
には、文字認識を行なってキャラクタコードとして文字
領域を記録すればよい。逆に、手書き文字の情報やフォ
ント情報をユーザが重視する場合には文字領域に対して
２値圧縮を行なえばよい。２値圧縮では既存のＪＢＩＧ
などを用いればよい。文字認識についても既存の方法を
用いることができる。

【００３８】線画領域は、主に単色領域とエッジ領域と
で構成される領域であるため、濃度変化のない部分が極
めて多い。ところで、Ｌｏｓｓｙ圧縮では画質劣化を伴
うため、複数回数の圧縮で大きな画質劣化を引き起こし
得るのに対し、Ｌｏｓｓｌｅｓｓ圧縮では画質劣化がな
く画質的には好ましい。しかしながらＬｏｓｓｌｅｓｓ
圧縮を用いると、圧縮率が低い場合が多くなる。

【００３９】しかしながら、Ｌｏｓｓｌｅｓｓ圧縮で
は、ランレングスやパターンマッチング、および予測符
号化などが主に用いられており、単色領域やエッジ領域
など同じ濃度の値を有する領域が連続する場合には圧縮
率が高くなる。したがって、線画領域にはＬｏｓｓｌｅ
ｓｓ圧縮を施す（Ｓ１５）。

【００４０】人間の目には大局的には単色領域に見えた
としても、紙原稿自身が有する印刷の解像度や、照明や
デジタルカメラ１に依存するノイズやむらなどによっ
て、デジタル化された画像上では全く同じ画素値（画素
濃度値）の画素が連続することは少ない。元の紙原稿上
では、このようなノイズやむらの情報は重要ではない。
すなわち、デジタル化された場合ノイズやむらはないこ
とが好ましい。また、上述のＬｏｓｓｌｅｓｓ圧縮を行
なうときに圧縮率を向上させるために、ノイズやむらが
ないことが好ましい。Ｌｏｓｓｌｅｓｓ圧縮の方法とし
ては、ＰＮＧなどの既存の方法を用いることができる。

【００４１】したがって、ノイズやむらをなくすため画
像データ中の単色領域と判別された部分に対しては単色
化を行ない、エッジ領域と判定された部分に対してはエ
ッジ方向の平滑化を行なう。すなわち、判別された局所
領域ごとの適応補正が行なわれる。

【００４２】また、マクロ領域判別は矩形単位で行なわ
れるため、線画領域と判別されたマクロ領域にも階調領
域が含まれ得る。このような領域に対しては、ノイズに
よる画質劣化と圧縮率の低下とを防ぐために平滑化が行
なわれる。

【００４３】写真領域は、主に階調変化の多い部分から
構成され、このような部分は重要な情報である可能性が
高い。したがって、写真領域においては階調変化をなる
べく維持した処理を行なう。具体的には、写真領域にお
いては単色領域やエッジ領域と判別される領域を少なく
する。また、単色領域と判別された領域に対しても、完
全な単色化を行なうのではなく、減色を行なう程度に処
理をとどめる。また、エッジ整形度合いも低く抑える。
さらに、写真領域に対しては、Ｌｏｓｓｌｅｓｓ圧縮で
は圧縮率が非常に低くなるため、Ｌｏｓｓｙ圧縮を行な
う。Ｌｏｓｓｙ圧縮としては、ＪＰＥＧのＤＣＴベース
圧縮など既存の方法を用いることができる。

【００４４】次に、図５の各ステップについて詳しく説
明する。 ［前処理（Ｓ３）］図６はデジタルカメラ１が撮像する
原稿を示す図であり、図７および図８は、デジタルカメ
ラ１が図６の原稿を撮像することで得る画像データの例
を示す図である。図７および図８に示すように、撮影角
度やレンズの歪みなどによって、画像データにはあおり
（図７）、回転ずれ、歪み（図８）などが発生する。一
般に、原稿上の写真領域は矩形であることが多い。した
がって、あおり、回転ずれ、歪みがなければ、正確に写
真領域を切り出すことができ、圧縮率や画質の点で最適
な圧縮を行ないやすい。しかしながら、あおり、回転ず
れ、歪みがあることによってこれが困難となりやすい。

【００４５】図９は、あおりの発生により写真領域を矩
形領域として切り出すことができなかった例を説明する
ための図である。図９に示されるように、マクロ領域判
別結果が写真（ハッチング部分）以外の画像を含むこと
となるため、画像の圧縮が非効率的となってしまう。

【００４６】また、文字領域にＯＣＲを行なう場合、あ
おり、回転ずれ、歪みに起因する文字の歪みやずれが判
別精度の低下をもたらしやすい。さらに、図１０に示さ
れるように、解像度が画像の位置によって異なることに
つながるため、領域や属性の判別精度が画像の位置によ
って変化してしまうという問題がある。

【００４７】本実施の形態においては、このような問題
を解決するために適応補正、適応圧縮、およびマクロ領
域の判別などの処理の前に、前処理としてあおり、回転
ずれ、および歪みを補正する。これによって、マクロ領
域の判別や適応補正前の局所領域判別の精度を高くする
ことができる。また、適応補正や適応圧縮を容易にかつ
良好に行なうことができる。

【００４８】あおりの原因となる撮影角度は、カメラの
測距情報や原稿の形などから容易に知ることができる。
また、回転ずれは原稿の形や文字列の方向などから容易
に補正することができる。歪みに対しては、予めレンズ
特性に適した補正手順をカメラに記憶させておくことで
補正することができる。すなわち、画素の位置を変換す
るテーブルなどを用いるようにすればよい。

【００４９】また、図１１はシェーディングの発生によ
って画像の位置によって画素値の変化が生じてしまった
例を示す図である。このような場合にも、領域や属性の
判別に用いるしきい値が一定せず、判別精度に悪影響が
生じる。したがって、適応補正、適応圧縮、マクロ領域
の判別の処理の前に前処理としてこのようなシェーディ
ングに対する補正も行なう。

【００５０】露出、色バランス、ホワイトバランス、ダ
イナミックレンジなどが撮影条件や照明条件に依存しな
いようにするため、同様に前処理によって補正する。こ
れらはそれぞれのセンサの値を用いたり、画像全体の各
色成分の平均値を利用したり、下地を検出して下地部分
を基準に色合わせなどを行なう、などの既存の技術を用
いることで補正を行なうことができる。

【００５１】図１２は、幾何学的な補正の例としてのあ
おり補正の方法を示す図である。図１２（Ａ）はデジタ
ルカメラ１と被写体である原稿２との位置関係を示した
図である。図１２において、Ｐはデジタルカメラ１か
ら、原稿２のデジタルカメラ１から遠い方の端までの距
離である。原稿２は、下地のエッジ部検出によって検出
される。Ｑは、光軸方向のデジタルカメラ１から原稿２
までの距離である。Ａは、カメラに近い方の原稿の端を
示す。

【００５２】原稿２のデジタルカメラ１から遠い方の端
へのデジタルカメラ１からの方向と、光軸とのなす角を
αとし、光軸と原稿２とのなす角をβとし、光軸に垂直
な平面と原稿２とのなす角をγとしている。

【００５３】ｈは、原稿２を光軸と垂直な平面の方向に
回転したものを、原稿２が存在する平面に光軸方向に射
影した場合の原稿の高さを示す。実際に得られる原稿の
高さをｈに拡大することで、撮影角度の影響によって縮
んだ高さを補正することができる。なお、通常の撮影で
は、原稿のサイズや撮影距離または撮影角度は同様な値
をとることが多いため、固定値を用いて以降の幾何学的
補正を行なうことができる。

【００５４】図１２（Ｂ）は、図１２（Ａ）の位置関係
によって撮像されたためにあおりを生じた画像（ハッチ
ング部分）を示す図である。図１２（Ｃ）は、位置Ａに
おける画像の幅Ｗを基準に、図１２（Ｂ）の画像の幅を
修正した状態を示す図である。これは、具体的には原稿
画像の幅をすべての部分でＷとするものである。

【００５５】図１２（Ｄ）は、図１２（Ｃ）の画像を、
図１２（Ａ）のｈまで高さを拡大して補正したものであ
る。

【００５６】以上の処理によってあおりが補正された画
像（図１２（Ｄ））を得ることができる。

【００５７】なお、原稿サイズ、撮影距離、撮影角度な
どが異なる場合にもあおり補正を行なうために、カメラ
に設けられたセンサによって得られる測距情報を用いて
もよい。これは、図１３を参照して、原稿画像Ｄを撮像
するときに、その原稿までの距離を数箇所の点Ｐ１〜Ｐ
５で測定し、すべての点までの距離が等しくなるように
補正を行なうものである。

【００５８】［マクロ領域判別（Ｓ５）］図１４は、前
処理を行なった後に、原稿画像を文字領域、写真領域、
線画領域にマクロ領域判別する様子を示した図である。

【００５９】このようなマクロ領域の判別方法について
以下に説明する。図１５は、図５のマクロ領域判別処理
（Ｓ５）の内容を示すフローチャートである。図を参照
して、まず画像データの全体をいくつかのブロック（こ
こでは８×８の画素を１ブロックとする）に分割し、各
ブロックの特徴を抽出する（Ｓ１０１）。ここで、ブロ
ックの特徴としては、画素の濃度のＭａｘ−ｍｉｎ値
（１ブロック内の画素の濃度の最大値−最小値）、画素
の彩度のＭａｘ−ｍｉｎ値（１ブロック内の画素の彩度
の最大値−最小値）、画素の彩度の平均値（１ブロック
内の画素の彩度の平均値）、画素濃度の平均値（１ブロ
ック内の画素の濃度の平均値）、網点カウント値（１ブ
ロック内のある画素の濃度がその４近傍にある画素の濃
度に対して最大または最小である画素の数）を用いる。

【００６０】次に、各ブロックの特徴から各ブロックの
属性を判別する（Ｓ１０３）。これは具体的には、各ブ
ロックの特徴から各ブロックが、背景ブロックである
か、文字ブロックであるか、写真・線画ブロックである
か、を判別するものである。この判別結果に基づき、文
字属性２値マップ、および写真・線画属性２値マップを
作成する。文字属性２値マップとは、文字ブロックの部
分に「１」が書込まれ、他の部分は「０」とされるマッ
プである。また、写真・線画属性２値マップとは、写真
または線画ブロックの位置に「１」が書込まれ、他の部
分に「０」が書込まれるマップである。

【００６１】写真と線画とはブロック単位では特徴が似
ており、この段階では判別するのが困難であるため同じ
属性として取扱う。

【００６２】以下に具体的なブロック属性判別処理の手
順を説明する。 （１） 画素の彩度の平均値があるしきい値より大きい
ブロックを写真・線画ブロックとし、写真・線画属性２
値マップに「１」を書込む。

【００６３】（２） 残りのブロックに対して、網点カ
ウント値があるしきい値より大きいブロックを写真・線
画ブロックとし、写真・線画属性２値マップに「１」を
書込む。

【００６４】（３） 残りのブロックに対して、画素の
濃度のＭａｘ−ｍｉｎ値が、あるしきい値より大きいブ
ロックを文字ブロックとして、文字属性２値マップに
「１」を書込む。

【００６５】（４） 残りのブロックに対して、画素の
濃度のＭａｘ−ｍｉｎ値が、中程度（あるしきい値と別
のあるしきい値との間にある状態）のブロックを写真・
線画ブロックとし、写真・線画属性２値マップに「１」
を書込む。

【００６６】（５） 残りのブロックのうち画素の濃度
の平均値の高いブロックは写真・線画ブロックとし、写
真・線画属性２値マップに「１」を書込む。残りは文字
ブロックとし、文字属性２値マップに「１」を書込む。

【００６７】このようにして結果として作成された各属
性２値マップには、写真・線画ブロックと文字ブロック
との位置に「１」が書込まれることになる。

【００６８】次に、誤判別ブロックの修正（孤立ブロッ
クの除去）が行なわれる（Ｓ１０５）。一般に、同属性
の領域はある程度の大きさをもって存在するため、誤判
別ブロックは孤立して存在する。したがって、ブロック
属性判別結果の２値マップに対して孤立ブロックの除去
を行ない、これにより誤判別ブロックの修正を行なう。

【００６９】具体的には、２値マップ上で、注目ブロッ
クを中心に含む３×３の領域を調べ、あるしきい値以上
の「１」があれば注目ブロックを「１」にし、なければ
「０」に注目ブロックを修正する。

【００７０】次に、修正された２値マップに対して、外
接矩形で写真・線画領域および文字領域を抽出する（Ｓ
１０７）。外接矩形の抽出は、図１６に示すように以下
の方法で行なう。

【００７１】（１） ２値マップを１ラインずつ順に上
から下に走査し、１ブロックでも「１」のブロックがあ
れば領域の開始ラインとする（ライン（１））。

【００７２】（２） そのまま走査を続け、１ブロック
も「１」のブロックが存在しないラインを領域終了ライ
ン（ライン（２））とし、その間を領域候補とする。

【００７３】（３） その領域候補間で、今度は横方向
に縦１ラインずつ走査し、同様に領域開始ライン（ライ
ン（３））と、終了ライン（ライン（４））とを見つ
け、縦／横の開始ラインと終了ラインとで囲まれた矩形
領域を抽出する。

【００７４】（４） これらの手順を数回繰返し、外接
矩形領域を抽出する（ライン（５）〜（８））。

【００７５】以上の手順を文字属性２値マップ、および
写真・線画２値マップにそれぞれ施し、文字領域および
写真・線画領域がそれぞれ矩形で抽出される。次に、抽
出した写真・線画領域について、ブロックの特徴として
抽出した画素の彩度のＭａｘ−ｍｉｎ値の矩形領域内で
の分布を調べる。彩度のＭａｘ−ｍｉｎ値は、写真領域
では大きなブロックが多く、線画ブロックでは小さなブ
ロックが多い。そこで矩形内で、彩度のＭａｘ−ｍｉｎ
値があるしきい値より大きなブロックが一定数より多い
矩形領域を写真領域矩形とし、それ以外を線画領域矩形
とする。

【００７６】以上の手順により、マクロ領域として、文
字領域、写真領域および線画領域が抽出される。

【００７７】［文字、線画、写真領域処理（Ｓ９，Ｓ１
３，Ｓ１７）］これらの処理は、マクロ領域内の局所領
域がエッジ領域であるか、階調領域であるか、単色領域
であるかを判別し、その判別結果に基づいて適応補正を
行なうものである。

【００７８】図１７は、図１４に含まれる写真領域内に
おいて局所領域の判別を行なった結果、階調領域やエッ
ジ領域が検出された状態を示す図である。図に示される
ように、写真領域中の文字が書かれている部分の周辺
や、画素濃度の変化が特に激しい部分はエッジ領域と判
定され、その他は階調領域と判定される。

【００７９】図１８は、図１４に含まれる線画領域内に
おいて局所領域の判別を行なった結果を示す図である。
図１８においては、線画領域内で単色領域（画素の色
彩、明度および彩度がほとんど変化しない領域）やエッ
ジ領域が検出されている。

【００８０】線画領域と写真領域とでは、その属性によ
って局所領域判別と適応補正の処理内容を変える必要が
ある。

【００８１】マクロ領域判別で線画領域と判別された領
域は、主に線画、色付き文字、色付き下地などから構成
される。すなわち単色領域やエッジ領域が比較的多く含
まれる。このような領域では、画像の細かい階調変化が
重要な意味を持つことは少ない。すなわち、たとえば線
画がグラフであれば、グラフが示す内容が重要な意味を
持ち、線画が色文字であれば文字と下地の判別の容易さ
や文字の内容が重要な意味を持つ。したがって、線画領
域内では階調領域をエッジ領域や単色領域と誤判別する
ことによる影響は少ない。

【００８２】したがって、線画領域内の局所領域判別に
おいては、エッジ領域や単色領域が抽出されやすいよう
なしきい値を設定し、処理を行なう。また、一続きの単
色領域の大きさが圧縮率に大きく寄与するため、適応補
正処理では、単色領域に対して（減色を行なうのではな
く）完全な単色化を行なうか、１つの単色領域の中に複
数の単色化領域を設けることで減色化を行なうのであっ
ても、一続きの単色領域に含まれる単色化領域の数が少
なくなるように度合いを設定する。

【００８３】また、単色化を行なう度合いを上げた場
合、単色化領域同士の境界部分のエッジ領域のむらが目
立ちやすくなるため、エッジの整形度合いも上げる。さ
らに、線画領域では階調の複雑な変化は少ないと考えら
れるため、局所領域判別で階調領域と判別された領域は
ノイズである可能性や重要でない領域である可能性が高
い。したがって、階調領域の平滑化度合いを上げて処理
を行なう。これによって、画質を向上させることがで
き、不要な高周波成分を除去することで圧縮率の向上を
行なうことができる。

【００８４】一方、マクロ領域判別で写真領域と判別さ
れる領域は、写真、テクスチャなどから主に構成され、
階調領域が比較的多く含まれる。このような領域に対し
ては、階調の複雑な変化が重要な意味を持つことが多
い。したがって、階調領域をエッジ領域と誤判別してエ
ッジ整形したり、単色領域と誤判別して単色化した場
合、大きく画質を損なうことになりやすい。したがっ
て、これを防ぐために階調領域が抽出されやすいように
局所領域判別のしきい値を設定する。

【００８５】また、仮に誤判別されても適応補正による
劣化をできるだけ抑えるように、エッジ整形の度合いを
低く抑えたり、一続きの単色領域に完全な単色化を行な
うのではなく、単色領域がいくつかの小さな単色化領域
に分割されるようにすることで、単色化を、減色化に留
めるようにする。また、階調領域の平滑化度合いも低く
抑える。

【００８６】図１９は、図５の線画領域処理（Ｓ１３）
の内容を示すフローチャートである。図を参照して、ス
テップＳ３１でパラメータの設定をＡとする。ステップ
Ｓ３３で判別および補正を行なう。

【００８７】図２０は、図５の写真領域処理（Ｓ１７）
の内容を示すフローチャートである。図を参照して、ス
テップＳ４１でパラメータの設定をＢとする。ステップ
Ｓ４３で判別および補正を行なう。

【００８８】設定Ａと設定Ｂとは、局所領域の判別と適
応補正に関するパラメータ集合の設定を示す。設定Ａを
採用すると、設定Ｂを採用したときよりも単色領域やエ
ッジ領域の割合が多くなるように局所領域判別が行なわ
れる。また、補正においては単色化（減色化）度合いや
エッジ整形度合いが上がり、また階調処理の平滑化の度
合いが大きくなる。

【００８９】図２１は、設定Ａと設定Ｂとの内容を説明
するための図である。図を参照して、設定Ａはマクロ領
域が線画領域の場合に採用される設定であり、局所領域
判別に用いられるしきい値のＴＨ１を大きくし、ＴＨ２
を小さくする設定である。また、エッジ方向の平滑化フ
ィルタにおいては平滑化の度合いが大きくなるようにす
る。階調処理の平滑化フィルタにおいても平滑化の度合
いを大きくする。減色処理方法では減色度合いを大きく
し、より単色化に近い処理（または完全な単色化）が行
なわれるようにする。

【００９０】一方、設定Ｂはマクロ領域が写真領域の場
合に設定されるものであり、しきい値ＴＨ１を小さく
し、ＴＨ２を大きくする設定である。エッジ方向の平滑
化フィルタでは平滑化の度合いを小さくし、階調処理の
平滑化フィルタでも平滑化の度合いを小さくする。ま
た、減色処理方法においては減色度合いを小さくする。

【００９１】図２２は、図１９および図２０の判別およ
び補正（Ｓ３３，Ｓ４３）での処理を示すフローチャー
トである。ステップＳ５１で、局所領域判別が行なわ
れ、ステップＳ５３で適応補正が行なわれる。これら
は、パラメータの設定ＡまたはＢに基づいて行なわれ
る。

【００９２】図２３は、図２２の局所領域判別（Ｓ５
１）の内容を示すフローチャートである。ステップＳ６
１で、局所領域に含まれる画素の画素値が色空間におけ
る座標に変換される。ステップＳ６３で変換された座標
に基づき局所領域内の最大色空間距離Ｆが算出される。
ステップＳ６５で最大色空間距離Ｆに基づいてその局所
領域の特性が判別される。ステップＳ６７で判別結果に
おけるノイズが除去される。

【００９３】一般に、階調領域での画素濃度の変化は、
エッジ領域での変化より緩やかであり、単色領域での変
化より急激である。したがって、３×３画素や５×５画
素程度の小さな大きさのブロック（局所領域）内の画素
値の色空間での分布を考えた場合、単色領域、階調領
域、エッジ領域の順に分布範囲が大きくなる。この実施
の形態では、色空間での画素の分布を示す指標として、
ブロック内の任意の画素の色空間での最大距離を用いて
いる。たとえば、３×３画素のブロック内で処理を行な
う場合、９個の画素のうちすべての２画素の組合せに対
して色空間での距離を計算し、その最大値Ｆをこのブロ
ックの中心画素の有する画素値変化度（局所領域内の最
大色空間距離Ｆ）とするのである（Ｓ６３）。

【００９４】局所領域判別や適応補正に用いる色空間距
離は原稿上の文字や写真の濃度分布の変化の度合いや、
人間が視覚的に異なる色であると判定する色を判断する
尺度として用いるものであるため、判別精度や補正精度
を上げるためには人間の視覚特性に準ずる色空間や色差
式を用いることが好ましい。

【００９５】このような色空間としてはＬａ^* ｂ^* やＬ
ｕ^* ｖ^* などがあり、色差式としては、Ｈｕｎｔｅｒ色
差式や、ＣＭＣ色差式や、アダムス＝ニッカーソン色差
式などを用いることができる。

【００９６】また、処理速度を上げるために入力装置や
処理装置に依存する色空間、たとえば汎用的なＲＧＢ空
間、ＹＵＶ空間などをそのまま用いてもよい。

【００９７】また、特定の情報を強調したい場合には、
それに関連する色空間を用いればよい。たとえば、色相
情報を重視して局所領域判別をしたい場合には、ＨＳＢ
空間を採用し、色差式内のＨ値の重みを上げてやればよ
い。

【００９８】図２４は、Ｒ−Ｇ、Ｂ−Ｇの２次元色空間
に３×３画素のブロック内の９画素の位置Ｐ１〜Ｐ９を
プロットしたものである。ここでは、局所領域内の最大
色空間距離ＦはＰ３とＰ７との間の色差式の値となる。

【００９９】図２５は、図２３の領域判別処理（Ｓ６
５）の内容を示すフローチャートである。ステップＳ７
１で、局所領域内の最大色空間距離Ｆの値としきい値と
が比較され、Ｆ＞ＴＨ２であれば、その局所領域はエッ
ジ領域であると判定される（Ｓ７３）。ＴＨ１≦Ｆ≦Ｔ
Ｈ２であれば、その局所領域は階調領域であると判定さ
れる（Ｓ７５）。Ｆ＜ＴＨ１であれば、その局所領域は
単色領域であると判定される（Ｓ７７）。

【０１００】図２６は、局所領域内の最大色空間距離Ｆ
としきい値ＴＨ１，ＴＨ２と、判定される局所領域との
関係を示す図である。最大色空間距離Ｆがあるしきい値
ＴＨ１より小さければ単色領域であり、あるしきい値Ｔ
Ｈ２（＞ＴＨ１）より大きければエッジ領域であり、残
りが階調領域となる。前述のように、マクロ領域の判別
結果が線画領域の場合は、図２６の単色領域、およびエ
ッジ領域と判定される部分が大きくされる。一方、写真
領域の場合には図２６の階調領域と判定される部分が大
きくなるようにしきい値が設定される。

【０１０１】すなわち、Ｌｏｓｓｙ圧縮を用いる写真領
域ではしきい値ＴＨ１を小さくかつＴＨ２を大きくし、
Ｌｏｓｓｌｅｓｓ圧縮を用いる線画領域では、逆にしき
い値ＴＨ１を大きく、ＴＨ２を小さくするものである。

【０１０２】このようにして、局所領域の判別を行なっ
た後、判別結果のノイズ除去を行なう（図２３のＳ６
７）。以下にその理由について説明する。

【０１０３】単色領域やエッジ領域は連続してある程度
大きいサイズを持つことが多い。したがって、局所領域
判別された結果の領域サイズが小さい単色領域やエッジ
領域はノイズや誤判別である可能性が高い。また、ノイ
ズや誤判別でなかったとしても、連続した領域が小さい
単色領域やエッジ領域は、単色化やエッジ整形を行なっ
ても画質の向上や圧縮率の向上には大きな効果をもたら
さない。

【０１０４】したがって、連続した領域であってあまり
に小さい単色領域やエッジ領域は、その領域に隣接する
領域がある程度大きい領域であるならば、この領域まで
の距離などから領域統合を行ない、局所領域判別結果に
おけるノイズとして消去する。

【０１０５】階調領域では、後述する画素値の変化の激
しさに応じた平滑化を行なう。このため、エッジ領域に
対し階調領域に対する処理を行なってもほとんど処理が
なされず、単色領域に対し階調処理を行なうと減色作用
を持つ。つまり、本来エッジ領域や単色領域である領域
を階調領域として処理しても大きな画質劣化は生じな
い。逆に、隣接する領域のサイズも小さい場合には、前
述のようにエッジ領域や単色領域を階調領域として処理
しても画質や圧縮率に悪影響が起きにくいため、局所領
域判別結果が階調領域だったものとして適応処理を行な
う。

【０１０６】図２７は原画像を示す図であり、図２８は
図２７に示される画像を処理した結果ハッチングで示さ
れるエッジ領域とハッチングが付されていない階調領域
とが局所領域として識別されている状態を示す図であ
る。図２８における局所領域判別結果での面積の小さい
領域ＢＬはノイズとして除去されるため、最終的な局所
領域判別結果は、図２９に示されるものとなる。

【０１０７】図３０は、図２２の適応補正（Ｓ５３）の
処理の内容を示すフローチャートである。その局所領域
の判別結果が、エッジ領域、階調領域、または単色領域
のそれぞれであった場合に対応してエッジ処理（Ｓ８
３）、階調処理（Ｓ８５）、単色化（または減色化）処
理（Ｓ８７）が行なわれる。

【０１０８】図３１は、図３０のエッジ処理（Ｓ８３）
の内容を示すフローチャートである。

【０１０９】エッジ領域においては、図３２に示される
ようなエッジ領域と判定された部分のエッジの方向を判
別して（Ｓ９１）、図３３に示すようにエッジ方向に対
して平滑化を行ない（Ｓ９３）、図３４に示されるよう
にエッジと垂直な方向にエッジ強調を行なう（Ｓ９
５）。エッジの方向の判別では、縦横それぞれにエッジ
の存在を調べ、縦横のどちらかにのみエッジがあった場
合に、エッジが存在する方向をその画素におけるエッジ
の方向とする。それ以外の場合には、エッジ方向を特定
できないものとしてエッジ補正は行なわない。エッジ処
理は、３×３画素のブロックごとに行なう。ただしズー
ム倍率に従って５×５画素などにブロックサイズを変更
しても同様にエッジ処理を行なうことができる。

【０１１０】次に、横方向のエッジ存在の判定の具体例
について説明する。図３５は、エッジ存在判定に用いる
３×３画素のブロックを示す図である。図３５におい
て、Ｅが適応補正の対象となる注目画素に対応する部分
である。Ｅの部分において横方向のエッジが存在すると
は、ＡＢＣとＤＥＦとの間、またはＤＥＦとＧＨＩとの
間の少なくとも１つにエッジがあることをいう。

【０１１１】ＡＢＣ、ＤＥＦ間のエッジの存在の判断で
は、入力画像が濃淡画像である場合、ＡＤ、ＢＥ、ＣＦ
の３つのうち、すべてが同じ向きに、あるしきい値ＴＨ
ｅ１以上の画素値の変化を有するか、または２つ以上が
同じ向きに、あるしきい値ＴＨｅ２（＞ＴＨｅ１）以上
の画素値の変化を有するかのいずれかの条件を満たせ
ば、エッジが存在すると判断する。またそれらの条件の
いずれをも満たさない場合には、エッジは存在しないと
判断する。

【０１１２】ＲＧＢやＹＵＶなどの多次元の色空間にお
いては、エッジの向きに関する情報を得るためにはベク
トル距離と内積とを求める必要がある。また、エッジが
同じ向きであるかどうかの評価も適切な条件で行なう必
要がある。よって、入力画像が単なる濃淡画像ではない
場合、ＡＢＣとＤＥＦ間のエッジの存在判定は、ＡＤ、
ＢＥ、ＣＦ間の色空間距離の和があるしきい値以上であ
り、ＡＢＣの平均とＤＥＦの平均の色空間距離が、Ａ
Ｄ、ＢＥ、ＣＦ間の色空間距離和に対するＫ１倍（Ｋ１
はある定数）以上であるか否かで判定する。

【０１１３】このような判定について、以下色空間がＲ
ＧＢ空間である場合を例として説明する。

【０１１４】（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（Ｐｒ，Ｐｇ，Ｐｂ）の
画素値を持つ画素Ｐと、（Ｒ，Ｇ，Ｂ）＝（Ｑｒ，Ｑ
ｇ，Ｑｂ）の画素値を持つ画素ＱのＲＧＢ色空間距離と
は、３次元ベクトル（Ｐｒ−Ｑｒ，Ｐｇ−Ｑｇ，Ｐｂ−
Ｑｂ）の大きさを示す。

【０１１５】ＡＤ、ＢＥ、ＣＦ間の色空間距離が大きい
とは、これらの間つまり縦に大きい画素値変化があるこ
とを意味する。また、ＡＢＣの平均とＤＥＦの平均との
色空間距離がＡＤ、ＢＥ、ＣＦ間の色空間距離和のある
定数Ｋ１倍以上であるとは、ＡＤ、ＢＥ、ＣＦの画素値
変化が方向的に似たものであることを保証するものであ
る。

【０１１６】たとえば、ＡＤの画素値変化とＢＥの画素
値変化とが色空間において全く逆向きで同じ大きさのも
のであれば、ＡＤ、ＢＥ、ＣＦ間の色空間距離和は大き
くても、ＡＢＣの平均とＣＥＦの平均の色空間距離はＣ
Ｆ間の色空間距離に一致する。これは、ＡＤ、ＢＥの画
素値変化が方向、大きさともに全く同じものであった場
合に比べて、小さい色空間距離となる。

【０１１７】同様に、ＤＥＦ、ＧＨＩ間のエッジの存在
についても判定し、どちらかの片方でもエッジがあれ
ば、Ｅは横方向のエッジ画素であると判定される。縦方
向のエッジに対しては、ＡＤＧ、ＢＥＨ、ＣＦＩに対し
て同様に判定を行なう。

【０１１８】前述のとおり、縦か横のいずれかのみにエ
ッジが存在すると判定された場合にのみ、エッジの存在
する方向に平滑化を行なう。縦方向のエッジ画素である
と判定された画素に対する縦方向の平滑化は、たとえば
図３６（ａ）に示す一般的な平滑化フィルタを用いて行
なう。

【０１１９】横方向も同様に、図３６（ｂ）に示す一般
的な平滑化フィルタで平滑化を行なう。

【０１２０】前述のとおり、線画領域に比べて写真領域
では、エッジ整形はなるべく行なわないようにすること
が好ましい。したがって、エッジの判定に用いるしきい
値ＴＨｅ１，ＴＨｅ２や定数Ｋ１を大きくすることでエ
ッジ整形の対象とする画素を減らしたり、平滑化フィル
タを図３７（ａ）や図３７（ｂ）のようなものに変える
ことでエッジ整形の度合いを写真領域では下げるように
する。

【０１２１】図３８は、図３０の階調処理（Ｓ８５）の
内容を示すフローチャートである。ステップＳ１０１
で、画素における輝度の変化度が計算され、ステップＳ
１０３で平滑化の演算が行なわれる。

【０１２２】階調処理においては、高周波成分の量やエ
ッジの度合いに応じて平滑化度合いを変化させる適応平
滑化が行なわれる。高周波成分の量は、ＤＣＴの交流成
分の和などを用いればよく、エッジの度合いは２次微分
フィルタの出力値を用いればよい。平滑化は、図３９に
示す一般的な平滑化フィルタを用いることにより行なう
ことができる。フィルタの中央の値Ｘを高周波成分量や
エッジ度合いに比例させてブロックごとに変化させると
適応平滑化を行なうことができる。エッジ領域と同様
に、線画領域に比べて写真領域では階調処理を行なわな
い方が好ましい場合が多い。したがって、線画領域に比
べて写真領域ではフィルタの中央の値（Ｘ）を大きめに
設定する。

【０１２３】図４０は、図３０の単色（または減色）処
理（Ｓ８７）の内容を示すフローチャートである。ステ
ップＳ１１１で、隣接画素の色空間距離が計算される。
ステップＳ１１３で平滑化の演算が行なわれ、ステップ
Ｓ１１５で単色化（または減色化）の演算が行なわれ
る。

【０１２４】線画領域に含まれる単色領域は、原稿中で
はベタ塗りがされている領域であると考えられる。した
がって、この単色領域内はすべて同じ色と思われるた
め、単色化処理する。

【０１２５】図４１は、単色化処理（または減色化処
理）について説明するための図である。図４１（Ｃ）
は、図４１（Ａ）のヒストグラム分布を持つ単色領域の
単色化処理を行なった後のヒストグラムを示す図であ
る。また、図４１（Ｆ）は、図４１（Ｄ）の画素の輝度
値を単色化処理した後の画素の輝度値を示す図である。

【０１２６】図４１（Ａ）〜（Ｃ）においては、横軸は
画素の輝度値を示し、縦軸はその輝度値を有する画素の
数を示す。図４１（Ｄ）〜（Ｆ）においては横軸は、画
素の位置を示し、縦軸はその画素の輝度値を示す。画素
位置は、たとえばある画像領域内の１次元の成分を示
す。

【０１２７】写真領域に含まれる単色領域は、写真など
の階調画像中の画素値の変化の穏やかな領域であると考
えられるため、単色化は行なわずに減色処理にとどめた
方が好ましい。すなわち、図４１（Ａ）に示されるヒス
トグラム分布を、図４１（Ｂ）に示されるヒストグラム
分布のようにすることで減色化を行なう。同様に、図４
１（Ｄ）の画素の分布を、図４１（Ｅ）のようにするこ
とで減色化を行なう。

【０１２８】ＪＰＥＧ、ＰＮＧなどの既存の圧縮方法の
多くにおいて、画素値が完全に均一である単色化領域は
圧縮率が高い。よって、入力時や印刷時などにおけるノ
イズと思われる画素値変化を強制的に均一化すること
で、圧縮率を大きく上げることができる。

【０１２９】なお、隣接画素間の画素値変化が少ないも
のを統合することで単一色の領域を検出し、領域内の画
素値の平均値ですべての画素値を置換することにより単
色化を実行できる。減色化は、画素濃度の平滑化を行な
ったり、ビット数を減らすことで行なうことができる。

【０１３０】上述のように、線画領域と写真領域とで単
色化処理に差をつける方法として、線画領域においては
単色化を行ない、写真領域に対しては減色のみを行なう
ようにしてもよいが、線画領域と写真領域のそれぞれに
おいて単一色抽出のためのしきい値や平滑化度合いや、
ビット削減数などを変えることで減色の度合いを変える
ようにしてもよい。

【０１３１】［統合化（Ｓ２１）、出力（Ｓ２３）］適
応圧縮された各領域の画像は統合化され、１つのファイ
ルとして出力される。図４２は統合化を行なう状態を示
す図である。統合化の例として、ＰＤＦ、ＨＴＭＬなど
が既存の方法として挙げられる。

【０１３２】図４２においては、画像１〜４が統合化さ
れている例を示し、画像１〜画像４のそれぞれのリンク
情報が記憶されている。画像１の情報としてＪＰＥＧの
画像が記憶され、画像２の情報としてＪＢＩＧ画像が記
憶され、画像３の情報としてＪＢＩＧ画像が記憶され、
画像４の情報としてＰＮＧ画像が記憶されている。

【０１３３】なお、文書補正指定スイッチ７がＯＦＦと
なっている場合には、既存の一般に用いられているノイ
ズ除去、平滑化、先鋭化、色補正などを画像データに対
して行ない、ＪＰＥＧなどの既存の圧縮方法で画像デー
タの圧縮を行なった後、保存、出力、または転送などを
行なえばよい（図４３）。

【０１３４】なお、既存の圧縮方法は極めて多くあり、
それぞれ効率よくまたは高画質に圧縮を行なえる画像の
種類は異なるものも多い。したがって、圧縮の単位とな
る矩形領域であるマクロ領域の属性判別は、線画領域、
写真領域、文字領域のみに限定されない。

【０１３５】すなわち、たとえば線画領域をさらに複数
の領域に分解して検出するようにしてもよい。または全
く別の領域判別、たとえば印刷物の種類に従って領域判
別を行なうようにしてもよい。

【０１３６】このような場合、図４４に示されるフロー
チャートを図５のフローチャートに代えて用いることが
できる。すなわち、図５の例においてはマクロ領域を３
つの種類に分けることとしたが（Ｓ７）、図４４の例で
は、マクロ領域を領域１〜ＫのＫ種類に分け、それぞれ
において局所領域を判別し、判別されたマクロ領域や局
所領域に適応した補正や圧縮を行なう。

【０１３７】［第２の実施の形態］第２の実施の形態に
おけるデジタルカメラの外観は、図２および３に示され
るものと同じである。

【０１３８】図４５は、本発明の第２の実施の形態にお
けるデジタルカメラの回路構成を示すブロック図であ
る。図を参照して、デジタルカメラはＣＰＵ２１１と、
撮影対象からの光を光電変換するＣＣＤ部２０９と、Ｃ
ＣＤ部２０９からの画像データを一旦記憶するＲＡＭ２
０１と、画像データに対し前処理を行なう前処理部２０
３と、前処理された画像データから文字領域を判別する
文字判別部２０５と、文字判別後の画像データに対し局
所領域判別を行なう局所領域判別部２０７と、局所領域
判別後の画像データに対しマクロ領域判別を行なうマク
ロ領域判別部２１３と、適応補正部２１７と、文字デー
タを処理する文字処理部２１９と、画像の圧縮を行なう
圧縮部２２７と、圧縮された画像データを統合し出力す
る画像統合部２２５と、圧縮された画像データを記憶す
るカードメモリ部２２９と、撮像のための各種演算を行
なうＡＷＢ、ＡＥなど演算部２２３と、シャッタボタン
２２１と、画像データを表示する表示部２１５とを備え
ている。

【０１３９】また、デジタルカメラに外部記憶装置２２
９を接続し、ＣＤ−ＲＯＭ２３１やフロッピィディスク
２３３から後述のフローチャートなどを実行するプログ
ラムをＣＰＵ２１１に対し読込むようにしてもよい。

【０１４０】本実施の形態におけるデジタルカメラは第
１の実施の形態におけるデジタルカメラと比較して、局
所領域の判別を行なった後に、マクロ領域の判別を行な
うことを特徴としている。これにより、マクロ領域の判
別に局所領域の判別結果を利用することが可能となる。

【０１４１】次に、具体的に文書補正指定スイッチ７が
ＯＮである場合の本実施の形態におけるデジタルカメラ
の処理の流れを説明する。

【０１４２】図４６は、文書補正指定スイッチ７がＯＮ
である場合の処理の流れを示すフローチャートである。
入力された画像データ（Ｓ２０１）は、前処理された後
に（Ｓ２０３）、文字領域が判別される（Ｓ２０５）。
文字領域には、解像度変換、文字補正、２値化などの処
理が行なわれ（Ｓ２１５）、２値圧縮される（Ｓ２１
７）。

【０１４３】また、文字領域に対してＯＣＲを行ないキ
ャラクタコードに文字領域のデータを変換するようにし
てもよい。

【０１４４】非文字領域に対しては、局所領域判別を行
なって画素ごとまたは局所領域ごとに属性を決定する
（Ｓ２０９）。局所領域の判別結果を利用してマクロ領
域判別が行なわれる（Ｓ２１１）。

【０１４５】単色領域やエッジ領域が局所領域として多
く含まれるマクロ領域は線画である可能性が高い。これ
に対し、階調領域が局所領域に多く含まれるマクロ領域
は写真領域である可能性が高い。この性質を利用して、
マクロ領域判別において線画領域と写真領域との判別
は、局所領域の属性に基づき行なう。

【０１４６】すなわち、図１７および図１８を参照し
て、写真領域には階調領域が多く含まれ、線画領域には
単色領域やエッジ領域が多く含まれるからである。

【０１４７】つまり、第１の実施の形態においては彩度
のＭａｘ−ｍｉｎ値が、写真領域では大きなブロックが
多く、線画ブロックでは小さなブロックが多いという特
徴に基づいて写真領域と線画領域とを区別することとし
たが、本実施の形態においては局所領域判別で、単色領
域あるいはエッジ領域と判別された局所領域をある一定
のしきい値以上の割合で含むマクロ領域を線画領域と判
定し、そうでないマクロ領域を写真領域として判別す
る。

【０１４８】再び図４６に戻って、局所領域の判別結果
とマクロ領域の判別結果とに応じた適応補正が行なわれ
る。すなわち、図４６中の、線画領域処理（Ｓ２１９）
と、写真領域処理（Ｓ２２３）とは、各領域に応じた適
応補正を示す。線画領域に対しては、Ｌｏｓｓｌｅｓｓ
圧縮（Ｓ２２１）が、写真領域に対してはＬｏｓｓｙ圧
縮（Ｓ２２５）が行なわれる。

【０１４９】図４７は図４６の線画領域処理（Ｓ２１
９）の内容を示すフローチャートであり、図４８は図４
６の写真領域処理（Ｓ２２３）の内容を示すフローチャ
ートである。図４７および図４８中のパラメータ設定Ａ
とパラメータ設定Ｂとは、それぞれ線画領域と写真領域
とで用いる適応補正に関するパラメータ集合の設定を示
す。

【０１５０】パラメータ設定Ｂに対して、パラメータ設
定Ａでは、単色化度合いやエッジ整形度合いを上げるよ
うな設定がなされる。具体的には、パラメータ設定Ｂに
比べて、パラメータ設定Ａでは平滑化度合いの大きいフ
ィルタが用いられるなどの第１の実施の形態と同様の処
理が行なわれる。

【０１５１】なお、既存の圧縮の方法は極めて多くあ
り、それぞれ効率的または高画質に圧縮を行なえる画像
の種類は異なるものも多い。したがって、圧縮単位とな
るマクロ領域の属性判別である対象は、線画領域、写真
領域、文字領域に限定されない。たとえば、線画領域を
さらに複数の領域に分割したり、または全く別の判別
（たとえば印刷物の種類に従って領域判別することな
ど）も考えられる。この場合、図４６の処理に代えて、
図４９の処理を実行すればよい。

【０１５２】図４９を参照して、入力された画像データ
（Ｓ２５１）は、前処理された後に（Ｓ２５３）、マク
ロ領域の領域の形が判別される（Ｓ２５５）。このとき
判別された各領域１〜Ｋごとにその内部の局所領域が判
別され（Ｓ２５９，Ｓ２３９，Ｓ２４９）、その結果に
基づいてそのマクロ領域の属性が判別される（Ｓ２３
１，Ｓ２４１，Ｓ２５１）。その後、それぞれのマクロ
領域および局所領域に応じた適応補正が行なわれ（Ｓ２
３３，Ｓ２４３，Ｓ２５３）、マクロ領域ごとに圧縮が
行なわれる（Ｓ２３５，Ｓ２４５，Ｓ２５５）。その
後、圧縮された画像データは統合され（Ｓ２５７）、出
力される（Ｓ２５９）。

【０１５３】なお、実施の形態において説明したフロー
チャートを実行するプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ１３
１，２３１やフロッピィディスク１３３，２３３に記憶
させ、外部記憶装置１２９，２２９を介し、ＣＰＵ１１
１，２１１に実行させるようにしてもよい（図４、図４
５参照）。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態の１つにおけるデジタルカ
メラ１と撮像対象である原稿２との関係を示す図であ
る。

【図２】デジタルカメラ１をレンズの側から見た図であ
る。

【図３】デジタルカメラ１を表示部の側から見た図であ
る。

【図４】デジタルカメラ１のハードウェア構成を示すブ
ロック図である。

【図５】文書補正指定スイッチ７がＯＮである場合の処
理を示すフローチャートである。

【図６】原稿の一例を示す図である。

【図７】図６の原稿を撮像したときに生ずるあおりを説
明するための図である。

【図８】図６の原稿を撮像したときに生ずる歪みを説明
するための図である。

【図９】写真領域が矩形でない場合の問題点を説明する
ための図である。

【図１０】解像度の相違が生じた場合の問題点を説明す
るための図である。

【図１１】シェーディングが発生した場合の問題を説明
するための図である。

【図１２】あおり補正の具体例を説明するための図であ
る。

【図１３】あおり補正における測距データの取得方法に
ついて説明するための図である。

【図１４】画像データがマクロ領域に分割される状態を
説明するための図である。

【図１５】図５のマクロ領域判別（Ｓ５）の内容を示す
フローチャートである。

【図１６】マクロブロックの矩形化方法を説明するため
の図である。

【図１７】マクロ領域に含まれる局所領域について説明
するための第１の図である。

【図１８】マクロ領域に含まれる局所領域について説明
するための第２の図である。

【図１９】図５の線画領域処理（Ｓ１３）の内容を示す
フローチャートである。

【図２０】図５の写真領域処理（Ｓ１７）の内容を示す
フローチャートである。

【図２１】パラメータ設定Ａとパラメータ設定Ｂとの関
係を説明するための図である。

【図２２】図１９および図２０の判別および補正処理
（Ｓ３３，Ｓ４３）の内容を示すフローチャートであ
る。

【図２３】図２２の局所領域判別（Ｓ５１）の内容を示
すフローチャートである。

【図２４】最大色空間距離Ｆの求め方について説明する
ための図である。

【図２５】図２３の領域判別（Ｓ６５）の内容を示すフ
ローチャートである。

【図２６】しきい値ＴＨ１とＴＨ２と判別される領域と
の関係を説明するための図である。

【図２７】局所領域の判別の対象となるマクロ領域の具
体例を説明するための図である。

【図２８】図２７の状態から局所領域が判別された状態
を示す図である。

【図２９】図２８の状態からノイズ除去が行なわれた状
態を説明するための図である。

【図３０】図２２の適応補正（Ｓ５３）の内容を示すフ
ローチャートである。

【図３１】図３０のエッジ処理（Ｓ８３）の内容を示す
フローチャートである。

【図３２】エッジ処理の対象となる画像データを示す図
である。

【図３３】図３２の画像データに平滑化が行なわれた後
の状態を示す図である。

【図３４】図３３の画像データにエッジ強調が行なわれ
た状態を示す図である。

【図３５】エッジ処理に用いるフィルタを説明するため
の図である。

【図３６】線画領域において用いられる平滑化フィルタ
の具体例を示す図である。

【図３７】写真領域において用いられる平滑化フィルタ
の具体例を示す図である。

【図３８】図３０の階調処理（Ｓ８５）の内容を示すフ
ローチャートである。

【図３９】階調処理で用いられるフィルタを示す図であ
る。

【図４０】図３０の単色化（または減色化）処理（Ｓ８
７）の内容を示すフローチャートである。

【図４１】単色化（または減色化）処理の具体例を説明
するための図である。

【図４２】画像の統合の方法を説明するための図であ
る。

【図４３】風景モードにおいて出力される画像データを
示す図である。

【図４４】第１の実施の形態の変形例を示すフローチャ
ートである。

【図４５】第２の実施の形態におけるデジタルカメラの
ハードウェア構成を示すブロック図である。

【図４６】第２の実施の形態における処理を示すフロー
チャートである。

【図４７】図４６の線画領域処理（Ｓ２１９）の内容を
示すフローチャートである。

【図４８】図４６の写真領域処理（Ｓ２２３）の内容を
示すフローチャートである。

【図４９】第２の実施の形態の変形例を示すフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１ デジタルカメラ ７ 文書補正指定スイッチ １０３，２０３ 前処理部 １０５，２１３ マクロ領域判別部 １０７，２０７ 局所領域判別部 １１３，２１７ 適応補正部 １１５，２１９ 文字処理部 １１９，２２７ 圧縮部 １２７，２２５ 画像統合部 １２５，２２８ カードメモリ部 １３１，２３１ ＣＤ−ＲＯＭ １３３，２３３ フロッピィディスク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B047 AA01 AA05 AB02 AB04 CB11 CB22 DC09 5C077 LL17 MP06 MP08 PP02 PP23 PP27 PP28 PP31 PP43 PP68 PQ12 RR21 TT09 5C079 LA03 LA10 LA26 LA40 LB15 MA11 NA10 PA00

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力された画像から階調領域を判別する
   第１の判別手段と、 前記判別された階調領域において平滑化を行なう平滑化
   手段とを備えた、画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記入力された画像から単色領域を判別
   する第２の判別手段と、 前記判別された単色領域において単色化を行なう単色化
   手段とをさらに備えた、請求項１に記載の画像処理装
   置。
3. 【請求項３】 前記平滑化または単色化が行なわれた領
   域の圧縮を行なう圧縮手段をさらに備えた、請求項２に
   記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 入力された画像から単色領域を判別する
   判別手段と、 前記判別された単色領域において単色化を行なう単色化
   手段とを備えた、画像処理装置。
5. 【請求項５】 入力された画像から階調領域を判別する
   ステップと、 前記判別された階調領域において平滑化を行なうステッ
   プとを備えた、画像処理方法。
6. 【請求項６】 入力された画像から単色領域を判別する
   ステップと、 前記判別された単色領域において単色化を行なうステッ
   プとを備えた、画像処理方法。
7. 【請求項７】 入力された画像から階調領域を判別する
   ステップと、 前記判別された階調領域において平滑化を行なうステッ
   プとをコンピュータに実行させることを特徴とする、画
   像処理プログラムを記録した記録媒体。
8. 【請求項８】 入力された画像から単色領域を判別する
   ステップと、 前記判別された単色領域において単色化を行なうステッ
   プとをコンピュータに実行させることを特徴とする、画
   像処理プログラムを記録した記録媒体。