JP2009231945A - Image processing apparatus, image forming apparatus, control method for the image processing apparatus, and control program for the image processing apparatus - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は画像処理装置、画像形成装置、画像処理装置の制御方法、および画像処理装置の制御プログラムに関し、特に、画像中の文字属性の判別を行なうことができる画像処理装置、画像形成装置、画像処理装置の制御方法、および画像処理装置の制御プログラムに関する。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image forming apparatus, a control method for the image processing apparatus, and a control program for the image processing apparatus, and more particularly to an image processing apparatus, an image forming apparatus, and an image processing apparatus capable of determining a character attribute in an image. The present invention relates to a control method for a processing apparatus and a control program for an image processing apparatus.
画像形成装置(MFP(Multi Function Peripheral)、ファクシミリ装置、複写機、プリンタなど)には、スキャナで読取った画像を処理することで、プリントなどに適した画像に変換を行なう画像処理装置が備えられている。 An image forming apparatus (MFP (Multi Function Peripheral), facsimile apparatus, copier, printer, etc.) includes an image processing apparatus that processes an image read by a scanner and converts it into an image suitable for printing. ing.
図8は、MFPに備えられる、文字属性判別処理部の構成を示すブロック図である。 FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of a character attribute determination processing unit provided in the MFP.
文字属性判別処理部は、スキャンなどで得られた処理対象の画像データを入力するデータ入力部301と、入力された画像データからMIN(RGB)の画像データを作成するMIN(RGB)生成部303と、MIN(RGB)の画像データからエッジを判別するエッジ判別部305と、エッジ判別結果に対してクロージング処理を行なうクロージング処理部307と、MIN(RGB)の画像データからネガポジ境界を判別するネガポジ境界判別部309と、入力された画像データから明度・彩度データを作成する明度・彩度生成部323と、明度・彩度データに基づき、文字の色を判別する文字色判別部325と、
MIN(RGB)の画像データ、クロージング処理後のエッジデータ、ネガポジ境界データ、および文字色に基づいて、文字の属性を判別する文字属性判別部327とから構成される。
The character attribute discrimination processing unit includes a
A character
エッジ判別には、公知の微分フィルタなどが使用される。 A known differential filter or the like is used for edge discrimination.
ネガポジ境界判別は、画像の濃い領域(ポジ文字が存在する領域)と、画像の薄い領域(ネガ文字が存在する領域)とを決めるためのものである。 The negative / positive boundary determination is for determining a dark region (region where positive characters are present) and a thin region (region where negative characters are present) of the image.
図9および10は、ネガポジ境界判別の具体的な処理を示す図である。 9 and 10 are diagrams showing specific processing of negative / positive boundary determination.
図9に示すように、あるサイズのフィルタ内の画素のMAXデータとMINデータとを決定し、(MAX+MIN)/2をリファレンスデータREFとする。図10に示すように、入力データDINをリファレンスデータREFと比較することで、ポジ領域とネガ領域とが決定される。 As shown in FIG. 9, MAX data and MIN data of a pixel in a filter of a certain size are determined, and (MAX + MIN) / 2 is set as reference data REF. As shown in FIG. 10, the positive area and the negative area are determined by comparing the input data DIN with the reference data REF.
より詳しくは、リファレンスデータREFを超える濃度を有する画素は、ポジ領域の画素と判断され、リファレンスデータREF以下の濃度を有する画素は、ネガ領域の画素と判断される。 More specifically, a pixel having a density exceeding the reference data REF is determined as a positive area pixel, and a pixel having a density equal to or lower than the reference data REF is determined as a negative area pixel.
明度・彩度生成部325は、入力データの明度Vと、彩度Wを求める。彩度Wは、公知のW=MAX(RGB)−MIN(RGB)などの式で算出することができる。
The lightness /
明度−彩度リファレンステーブルの出力値と、入力データの彩度とを比較することで、文字色判別部325は、色領域(彩度が大きい領域)と、グレー領域(彩度が小さい領域であり、黒領域を含む)とを決定する。
By comparing the output value of the lightness-saturation reference table with the saturation of the input data, the character color
文字の判別処理においては、一般的に明度信号やMIN(RGB)信号を用いてエッジ判別が行なわれる。 In character discrimination processing, edge discrimination is generally performed using a brightness signal or a MIN (RGB) signal.
図11は、明度信号やMIN(RGB)信号を用いた文字のエッジ判別の具体例を示す図である。 FIG. 11 is a diagram showing a specific example of character edge determination using a lightness signal or a MIN (RGB) signal.
ここでは、白地における黒色の文字(1)と、白地における赤色の文字(2)と、濃い濃度の下地(例えば濃いピンク色の下地)における黒色の文字(3)のそれぞれの画像が処理の対象となっていることを示している。それぞれのデータからMIN(RGB)の画像(または明度画像)を求めたものが(1)−1、(2)−1、(3)−1で示されている。 Here, the black character (1) on a white background, the red character (2) on a white background, and the black character (3) on a dark background (for example, a dark pink background) are processed. It is shown that. MIN (RGB) images (or brightness images) obtained from the respective data are indicated by (1) -1, (2) -1, and (3) -1.
各画素ごとにRGB各色の最も小さな値を示すデータを選択して形成されるモノクロ画像がMIN(RGB)の画像となる。元の画素が白に近い程、その画素におけるMIN(RGB)の値は白に近くなる。(3)に示されるように、濃い濃度の下地(例えば濃いピンク色の下地)における画素では、その画素におけるMIN(RGB)の値は黒に近くなる。濃いピンク色の下地においてはGやBの成分が小さいため、それらの成分がMIN(RGB)として選択されるためである。 A monochrome image formed by selecting data indicating the smallest value of each RGB color for each pixel is a MIN (RGB) image. The closer the original pixel is to white, the closer the value of MIN (RGB) at that pixel is to white. As shown in (3), in a pixel in a dark background (for example, a dark pink background), the value of MIN (RGB) in the pixel is close to black. This is because the G and B components are small on the dark pink background, and these components are selected as MIN (RGB).
それぞれのMIN(RGB)の画像(または明度画像)からエッジを求めたものが(1)−2、(2)−2、(3)−2で示されている。 What obtained the edge from each MIN (RGB) image (or brightness image) is shown by (1) -2, (2) -2, and (3) -2.
(1)−1、(2)−1では、白と黒とのコントラストが高いため、容易に文字部のエッジを判定することが可能であるが、(3)−1では、下地と文字部でコントラスト差があまりないため、文字部のエッジを判定することが難しい。 In (1) -1 and (2) -1, since the contrast between white and black is high, it is possible to easily determine the edge of the character part. Because there is not much contrast difference, it is difficult to determine the edge of the character part.
すなわち、明度やMIN(RGB)信号を用いると、濃い色下地上の文字では、文字と背景の濃度差が小さくなり、エッジ判別が困難である。そのため、濃い色下地上の文字においては、文字判別が困難となる。 That is, when the lightness or MIN (RGB) signal is used, the density difference between the character and the background becomes small for a character on a dark background, and it is difficult to discriminate the edge. Therefore, it is difficult to discriminate characters in characters on a dark color background.
図12は、MAX(RGB)信号を用いた文字のエッジ判別の具体例を示す図である。 FIG. 12 is a diagram showing a specific example of character edge determination using a MAX (RGB) signal.
ここでは図11と同様に、白地における黒色の文字(4)と、白地における赤色の文字(5)と、濃い濃度の下地(例えば濃いピンク色の下地)における黒色の文字(6)のそれぞれの画像が処理の対象となっていることを示している。それぞれのデータからMAX(RGB)の画像を求めたものが(4)−1、(5)−1、(6)−1で示されている。 Here, as in FIG. 11, the black character (4) on a white background, the red character (5) on a white background, and the black character (6) on a dark background (for example, a dark pink background). It shows that the image is the object of processing. What obtained the MAX (RGB) image from each data is shown by (4) -1, (5) -1, (6) -1.
各画素ごとにRGB各色の最も大きな値を示すデータを選択して形成されるモノクロ画像がMAX(RGB)の画像となる。元の画素が白に近い程、その画素におけるMAX(RGB)の値は白に近くなる。(5)に示されるように、色文字における画素では、その画素におけるMAX(RGB)の値は白に近くなる。たとえば赤の文字においてはRの成分が大きいため、その成分がMAX(RGB)として選択されるためである。 A monochrome image formed by selecting data indicating the largest value of each RGB color for each pixel is a MAX (RGB) image. The closer the original pixel is to white, the closer the MAX (RGB) value at that pixel is to white. As shown in (5), in a pixel in a color character, the value of MAX (RGB) in that pixel is close to white. This is because, for example, a red character has a large R component, so that component is selected as MAX (RGB).
また、(6)に示されるように、濃い濃度の下地(例えば濃いピンク色の下地)における画素では、その画素におけるMAX(RGB)の値は白に近くなる。濃いピンク色の下地においてはRの成分が大きいため、その成分がMAX(RGB)として選択されるためである。 Further, as shown in (6), in a pixel in a dark background (for example, a dark pink background), the value of MAX (RGB) in that pixel is close to white. This is because the component of R is large on a dark pink background, and that component is selected as MAX (RGB).
それぞれのMAX(RGB)の画像からエッジを求めたものが(4)−2、(5)−2、(6)−2で示されている。 Edges obtained from the respective MAX (RGB) images are indicated by (4) -2, (5) -2, and (6) -2.
(4)−1、(6)−1では、白と黒とのコントラストが高いため、容易に文字部のエッジを判定することが可能であるが、(5)−1では、下地と文字部でコントラスト差があまりないため、文字部のエッジを判定することが難しい。 In (4) -1 and (6) -1, since the contrast between white and black is high, it is possible to easily determine the edge of the character part. Because there is not much contrast difference, it is difficult to determine the edge of the character part.
すなわち、MAX(RGB)信号を用いると、濃い色下地上の文字では、文字と背景の濃度差が比較的大きくなり、エッジ判別が可能である。しかし、白の下地上の色文字の判別が困難になるという副作用がある。 In other words, when the MAX (RGB) signal is used, the density difference between the character and the background becomes relatively large for a character on a dark background, and edge discrimination is possible. However, there is a side effect that it becomes difficult to distinguish color characters on a white background.
下記特許文献1は、背景検知部により、背景の状態に応じて最も適した判定方法を決定し、その方法で文字判別を行なう画像処理装置を開示する。
下記特許文献2は、MIN(RGB)とMAX(RGB)の2つの物理量を用いて文字判別を行ない、判別結果をORすることで、色下地上の黒文字を判別する方法を開示する。すなわち、MIN(RGB)とMAX(RGB)による文字判別(エッジ判別)を並列で行ない、判別結果をORするものである。
上述のように、MIN(RGB)とMAX(RGB)による文字判別を並列で行ない、判別結果をORすることが考えられる。しかしながら、MIN(RGB)による文字判別結果の精度は低く、本来の文字領域外にノイズ成分を含むことがある。このため、単純なORでは文字領域を正確に抽出できないという問題があった。 As described above, it is conceivable to perform character discrimination by MIN (RGB) and MAX (RGB) in parallel and to OR the discrimination results. However, the accuracy of the result of character discrimination by MIN (RGB) is low, and noise components may be included outside the original character area. For this reason, there has been a problem that a character area cannot be accurately extracted with a simple OR.
図13は、濃い濃度の下地(例えば濃いピンク色の下地)における黒色の文字を処理する状態を示す図である。 FIG. 13 is a diagram illustrating a state in which black characters are processed on a dark background (for example, a dark pink background).
図11の(3)−1で説明したように、濃い濃度の下地(例えば濃いピンク色の下地)に黒色の文字が存在する画像(7)のMIN(RGB)では、文字と背景の階調差が小さくなる。このため(8)に示すように、エッジ検出限界付近で、ところどころでエッジが検出されたりされなかったりする。また(9)に示すように、ネガポジ境界のREF値が適切に設定できないため、ネガポジ境界信号がひずむ場合がある。 As described in (3) -1 of FIG. 11, in the MIN (RGB) of the image (7) in which black characters exist on a dark background (for example, dark pink background), the gradation of characters and background The difference becomes smaller. For this reason, as shown in (8), the edge may or may not be detected in the vicinity of the edge detection limit. Further, as shown in (9), the negative / positive boundary signal may be distorted because the REF value at the negative / positive boundary cannot be set appropriately.
(10)および(11)に示すように、MAX(RGB)を用いると、エッジもネガポジ境界も明確に判定することができるが、2つの文字判別結果をORすると、(12)に示すように、精度の低い文字判別結果にしかならないのである。 As shown in (10) and (11), when MAX (RGB) is used, both the edge and the negative / positive boundary can be clearly determined. When two character discrimination results are ORed, as shown in (12) The result is only a character discrimination result with low accuracy.
この発明はそのような問題点を解決するためになされたものであり、文字属性の判別を良好に行なうことができる画像処理装置、画像形成装置、画像処理装置の制御方法、および画像処理装置の制御プログラムを提供することを目的としている。 The present invention has been made in order to solve such problems, and an image processing apparatus, an image forming apparatus, an image processing apparatus control method, and an image processing apparatus capable of well determining character attributes. The purpose is to provide a control program.
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、画像データから、複数の物理量を抽出することが可能な物理量抽出部と、抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数の文字属性の判別を行なうことが可能な文字属性判別部と、画像データ中の文字の色の判別を行なう文字色判別部と、文字の色の判別の結果に基づいて、複数の文字属性の判別結果のうち、出力する判別結果を選択する文字属性選択部とを備える。 In order to achieve the above object, according to one aspect of the present invention, an image processing apparatus uses a physical quantity extraction unit capable of extracting a plurality of physical quantities from image data, and each of the extracted physical quantities, A character attribute discriminator capable of discriminating a plurality of character attributes, a character color discriminator for discriminating the color of characters in the image data, and a plurality of character attributes based on the result of the character color discrimination And a character attribute selection unit for selecting a discrimination result to be output.
好ましくは画像処理装置は、抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数のエッジ判別を行なうことが可能なエッジ判別部をさらに備え、文字属性判別部は、複数のエッジ判別の各々の結果に基づいて、複数の文字属性の判別を行なう。 Preferably, the image processing apparatus further includes an edge determination unit capable of performing a plurality of edge determinations using each of the extracted plurality of physical quantities, and the character attribute determination unit is a result of each of the plurality of edge determinations. Based on the above, a plurality of character attributes are discriminated.
好ましくは文字属性判別部は、文字がグレー文字か色文字かを示す文字色属性を判別する。 Preferably, the character attribute determining unit determines a character color attribute indicating whether the character is a gray character or a color character.
好ましくは文字属性判別部は、文字においてエッジ部か否かを示すエッジ部属性を判別する。 Preferably, the character attribute determining unit determines an edge portion attribute indicating whether or not the character is an edge portion.
好ましくは文字属性判別部は、文字がポジ文字かネガ文字かを示すネガポジ属性を判別する。 Preferably, the character attribute determining unit determines a negative / positive attribute indicating whether the character is a positive character or a negative character.
好ましくは文字属性判別部は、黒文字の外側エッジを示す属性を判別する。 Preferably, the character attribute determining unit determines an attribute indicating an outer edge of a black character.
好ましくは文字属性選択部は、複数の文字属性の判別結果の各々である文字色判別結果に基づいて、最適な判別結果を選択して出力する。 Preferably, the character attribute selection unit selects and outputs an optimum discrimination result based on a character color discrimination result which is each of a plurality of character attribute discrimination results.
この発明の他の局面に従うと画像形成装置は、原稿画像をスキャンするスキャン部と、スキャン部によりスキャンされた画像を処理する、上記いずれかに記載の画像処理装置と、文字属性選択部の出力に基づいて文字領域を判別する文字領域判別部と、文字領域判別部の判別結果に基づいて、スキャン部によりスキャンされた画像を補正する画像データ補正部とを備える。 According to another aspect of the present invention, an image forming apparatus scans an original image, processes the image scanned by the scan unit, and outputs the image processing apparatus according to any one of the above and a character attribute selection unit A character region discriminating unit that discriminates the character region based on the image data, and an image data correcting unit that corrects the image scanned by the scanning unit based on the discrimination result of the character region discriminating unit.
この発明の他の局面に従うと画像処理装置の制御方法は、画像データから、複数の物理量を抽出することが可能な物理量抽出ステップと、抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数の文字属性の判別を行なうことが可能な文字属性判別ステップと、画像データ中の文字の色の判別を行なう文字色判別ステップと、文字の色の判別の結果に基づいて、複数の文字属性の判別結果のうち、出力する判別結果を選択する文字属性選択ステップとを備える。 According to another aspect of the present invention, a control method for an image processing apparatus includes a physical quantity extraction step capable of extracting a plurality of physical quantities from image data, and a plurality of characters using each of the extracted plurality of physical quantities. Character attribute determination step capable of performing attribute determination, character color determination step for determining character color in image data, and a plurality of character attribute determination results based on the result of character color determination And a character attribute selection step for selecting a discrimination result to be output.
この発明のさらに他の局面に従うと画像処理装置の制御プログラムは、画像データから、複数の物理量を抽出することが可能な物理量抽出ステップと、抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数の文字属性の判別を行なうことが可能な文字属性判別ステップと、画像データ中の文字の色の判別を行なう文字色判別ステップと、文字の色の判別の結果に基づいて、複数の文字属性の判別結果のうち、出力する判別結果を選択する文字属性選択ステップとをコンピュータに実行させる。 According to still another aspect of the present invention, a control program for an image processing apparatus uses a physical quantity extraction step capable of extracting a plurality of physical quantities from image data, and a plurality of extracted physical quantities, respectively. Character attribute determination step capable of performing character attribute determination, character color determination step for determining character color in image data, and determination of a plurality of character attributes based on the result of character color determination Of the results, the computer is caused to execute a character attribute selection step of selecting a discrimination result to be output.
これらの発明に従うと、文字属性の判別を良好に行なうことができる画像処理装置、画像形成装置、画像処理装置の制御方法、および画像処理装置の制御プログラムを提供することが可能となる。 According to these inventions, it is possible to provide an image processing apparatus, an image forming apparatus, a control method for the image processing apparatus, and a control program for the image processing apparatus that can satisfactorily determine character attributes.
以下、本発明の実施の形態の1つにおける文字の判別を行なう画像処理装置について説明する。画像処理装置は、画像形成装置内に備えられる。 The following describes an image processing apparatus that performs character discrimination in one embodiment of the present invention. The image processing apparatus is provided in the image forming apparatus.
画像処理装置は、画像データから複数の物理量を抽出し、複数の物理量に対して並列で文字属性判別を行なう。画像処理装置は、複数の文字属性判別結果において、最適な物理量から生成された文字属性判別結果を選択する。 The image processing apparatus extracts a plurality of physical quantities from the image data, and performs character attribute discrimination on the plurality of physical quantities in parallel. The image processing apparatus selects a character attribute determination result generated from an optimum physical quantity among a plurality of character attribute determination results.
このような構成によると、色/黒文字領域、エッジ/非エッジ領域、ポジ/ネガ領域などの文字属性について、それぞれ最適な物理量による判別結果を選択できるため、文字抽出精度が向上するという効果がある。 According to such a configuration, it is possible to select a discrimination result based on an optimum physical quantity for character attributes such as a color / black character region, an edge / non-edge region, and a positive / negative region, thereby improving the character extraction accuracy. .
図1は、本発明の実施の形態の1つにおける4サイクル画像形成装置の全体構成を示す図である。 FIG. 1 is a diagram showing an overall configuration of a four-cycle image forming apparatus according to one embodiment of the present invention.
ここでは画像形成装置は、MFP1である。MFP1は、スキャナ、複写機、プリンタ、ファックスなどの機能を有する複合機である。
Here, the image forming apparatus is the
MFP1は、複数のキー11a、当該キーに対するユーザの操作による各種の指示や、文字・数字などのデータの入力を受付ける操作部11、ユーザに対する指示メニューや取得した画像に関する情報などの表示を行なうディスプレイ12、原稿を光学的に読取って画像データを得るスキャナ部13、画像データに基づいて記録シート上に画像を印刷するプリンタ部14、用紙を搬送するADF17、画像形成を行なう用紙を収容する給紙トレイ18、および排紙トレイ19を備える。
The
また、マシン内部には各エレメントに供給するDC電源電圧をAC電源から変換する電源部16、およびマシンを制御するための演算、記憶機能を搭載したコントローラー部23が備えられる。
In addition, the machine is provided with a
図2は、図1の画像形成装置が備える画像処理装置(コピー処理部)のブロック図である。 FIG. 2 is a block diagram of an image processing apparatus (copy processing unit) included in the image forming apparatus of FIG.
図を参照して画像処理装置は、原稿を光学的に読取るスキャン部101と、スキャンにより得られたデータを調整する画像データ調整部103と、画像データのエッジ判別、およびネガポジ境界判別を行なうエッジ判別・ネガポジ判別部105と、画像データ中の文字の色を判別する文字色判別部107と、文字の各種属性に基づき画像データ中の文字領域を判別する文字領域判別部109と、画像データの孤立点を判別する孤立点判別部111と、孤立点の周期性を判定する周期性判定部113と、孤立点に基づき網点領域を判別する網点領域判別部115と、画像データの色空間変換を行なう色空間変換部117と、文字領域判別結果および網点領域判別結果に基づき、画像データの補正を行なう画像データ補正部119と、スクリーン処理および誤差拡散処理を行なうスクリーン/誤差拡散処理部121と、処理後のデータのプリントアウトを行なうプリントアウト部123とを備える。
Referring to the drawing, an image processing apparatus includes a
原稿は、スキャン部101でスキャンされる。その画像データは、RGBデータとして取り込まれる。画像データ調整部103は、RGBデータに対して下地飛ばし処理や、色味調整を行なう。
The document is scanned by the
色空間変換部117により、RGBデータは、プリントアウト可能なYMCKデータに変換される。画像データに対して、エッジおよびネガポジ境界を判別するエッジ判別・ネガポジ境界判別部105での処理、および画像データの孤立点を判別する孤立点判別部111での処理が並行して実行される。
The color
画像データ補正部119において、文字部は、よりはっきりと再現するためにエッジ部の強調処理を行ない、網点部は、網点内の孤立点によるモアレの発生を防ぐために、スムージングする、などの処理が行なわれる。
In the image
補正後の画像データに対し、スクリーン処理や誤差拡散処理が行なわれ、実際のエンジンによって印字するデータに変換が行なわれる。最後に、プリントアウト部123で、エンジンにより画像がプリントアウトされる。このようにして画像処理装置は、コピー処理部として機能する。
The corrected image data is subjected to screen processing and error diffusion processing, and converted into data to be printed by an actual engine. Finally, an image is printed out by the engine in the
図3は、図1のエッジ判別・ネガポジ境界判別部105、および文字色判別部107の詳細(文字属性判別処理部)を示す図である。
FIG. 3 is a diagram illustrating details (character attribute determination processing unit) of the edge determination / negative / positive
文字属性判別処理部は、入力された画像データから明度・彩度データを作成する明度・彩度生成部223と、明度・彩度データに基づき、文字の色を判別する文字色判別部225と、処理対象の画像データを入力するデータ入力部201と、入力された画像データからMIN(RGB)の画像データを作成するMIN(RGB)生成部203と、MIN(RGB)の画像データからエッジを判別するエッジ判別部205と、エッジ判別結果に対してクロージング処理を行なうクロージング処理部207と、MIN(RGB)の画像データからネガポジ境界を判別するネガポジ境界判別部209と、MIN(RGB)の画像データ、クロージング処理後のエッジデータ、ネガポジ境界データ、および文字色に基づいて、文字の属性を判別する文字属性判別部(MIN(RGB))211と、入力された画像データからMAX(RGB)の画像データを作成するMAX(RGB)生成部213と、MAX(RGB)の画像データからエッジを判別するエッジ判別部215と、エッジ判別結果に対してクロージング処理を行なうクロージング処理部217と、MAX(RGB)の画像データからネガポジ境界を判別するネガポジ境界判別部219と、MAX(RGB)の画像データ、クロージング処理後のエッジデータ、ネガポジ境界データ、および文字色に基づいて、文字の属性を判別する文字属性判別部(MAX(RGB))221と、MIN(RGB)による文字属性判別結果、またはMAX(RGB)による文字属性判別結果を選択的に出力する文字属性選択部227とから構成される。 The character attribute determination processing unit includes a lightness / saturation generation unit 223 that creates lightness / saturation data from the input image data, a character color determination unit 225 that determines the color of the character based on the lightness / saturation data, and A data input unit 201 that inputs image data to be processed, a MIN (RGB) generation unit 203 that creates MIN (RGB) image data from the input image data, and an edge from the MIN (RGB) image data An edge discriminating unit 205 that discriminates, a closing processing unit 207 that performs a closing process on the edge discrimination result, a negative / positive border discriminating unit 209 that discriminates a negative / positive border from MIN (RGB) image data, and an MIN (RGB) image Statement that determines character attributes based on data, edge data after closing, negative / positive boundary data, and character color An attribute determination unit (MIN (RGB)) 211, a MAX (RGB) generation unit 213 that generates MAX (RGB) image data from input image data, and an edge that determines an edge from MAX (RGB) image data A determination unit 215; a closing processing unit 217 that performs a closing process on the edge determination result; a negative / positive boundary determination unit 219 that determines a negative / positive boundary from MAX (RGB) image data; and MAX (RGB) image data and closing Based on the processed edge data, negative / positive boundary data, and character color, a character attribute determination unit (MAX (RGB)) 221 for determining the attribute of the character, a character attribute determination result by MIN (RGB), or MAX (RGB ) And a character attribute selection unit 227 for selectively outputting the character attribute discrimination result by It is.
文字属性判別部(MIN(RGB))211、および文字属性判別部(MAX(RGB))221のそれぞれでは、以下の属性が判別される。 Each of the character attribute determining unit (MIN (RGB)) 211 and the character attribute determining unit (MAX (RGB)) 221 determines the following attributes.
(1) 文字色属性(文字の部分がグレー(無彩色)であるか色(有彩色)であるか) (1) Character color attribute (whether the character part is gray (achromatic) or color (chromatic))
(2) エッジ部属性(文字のエッジ部であるか否か) (2) Edge part attribute (whether it is the edge part of a character)
(3) ネガポジ属性(文字の部分がポジ文字であるかネガ文字であるか) (3) Negative / positive attribute (whether the character part is positive or negative)
(4) 文字の外側エッジであるか否か (4) Whether it is the outer edge of the character
文字属性選択部227は、複数の文字属性それぞれについて文字色判別結果を参照し、最適な文字属性を選択して出力する。
The character
図4は、文字属性選択部227の実行する処理を示すフローチャートである。
FIG. 4 is a flowchart showing processing executed by the character
ステップS101において、文字の色が黒(またはグレーなど無彩色)であるかを判定する。YESであればステップS103で、MAX(RGB)による文字属性判別結果を選択的に出力する。NOであればステップS105で、MIN(RGB)による文字属性判別結果を選択的に出力する。 In step S101, it is determined whether the color of the character is black (or an achromatic color such as gray). If YES, in step S103, the character attribute discrimination result by MAX (RGB) is selectively output. If NO, in step S105, a character attribute discrimination result based on MIN (RGB) is selectively output.
図5は、データ入力部が入力する画像データの具体例を示す図である。 FIG. 5 is a diagram illustrating a specific example of image data input by the data input unit.
ここでは、「A」の文字が縦方向に2つ並んでおり、上の文字は白字に黒の文字、下の文字は白地に赤の文字であるものとする。 Here, it is assumed that two characters “A” are arranged in the vertical direction, the upper character is white and black, and the lower character is red on white.
図6は、図5の白字に黒の文字の画像データの構成を示す図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of image data of black characters in white characters in FIG.
黒文字内部の周囲を黒文字のエッジ部が囲んでいる。その周りが外エッジとなる。外エッジの周りは、下地である。 The black character edge surrounds the inside of the black character. The periphery is the outer edge. Around the outer edge is a base.
図7は、図5の白字に赤の文字(色文字)の画像データの構成を示す図である。 FIG. 7 is a diagram illustrating a configuration of image data of red characters (color characters) in white characters in FIG.
色文字内部の周囲を色文字のエッジ部が囲んでいる。その周りが外エッジとなる。外エッジの周りは、下地である。 The edge of the color character surrounds the inside of the color character. The periphery is the outer edge. Around the outer edge is a base.
黒文字内部の領域と黒文字エッジの領域とでは、MAX(RGB)による文字判別結果が用いられ、その他の領域ではMIN(RGB)による文字判別結果が用いられる。これにより、色下地上の文字を判別できる。 The character discrimination result by MAX (RGB) is used in the area inside the black character and the area of the black character edge, and the character discrimination result by MIN (RGB) is used in the other areas. Thereby, the character on a color ground can be discriminated.
また、黒文字エッジ属性の部分をダイレーション(拡張)し、その領域に含まれる外エッジ属性を求めれば、黒文字周囲の外エッジ属性を確定することができる。すなわち、黒文字と判別されたエッジ部分をダイレーション処理し、MAX(RGB)で外エッジと判別された領域とANDをとることで、真の黒文字周囲の外エッジ部を決定することができる。 Further, if the portion of the black character edge attribute is dilated (extended) and the outer edge attribute included in the area is obtained, the outer edge attribute around the black character can be determined. That is, the outer edge portion around the true black character can be determined by performing dilation processing on the edge portion determined to be a black character and taking an AND with the region determined as the outer edge by MAX (RGB).
その外エッジ部に、MIN(RGB)由来の色文字属性と判断されたところがあれば、それはノイズであるといえる。そのような色文字属性は、外エッジと置換することによってノイズを除去することができる。 If the outer edge portion is determined to be a color character attribute derived from MIN (RGB), it can be said that it is noise. Such color character attributes can be denoised by replacing them with outer edges.
すなわち、MAX(RGB)から求めた黒文字周囲の外エッジ属性部には、MIN(RGB)由来のノイズが含まれることがある。このため、MAX(RGB)から求めた黒文字周囲の外エッジ属性部では、MAX(RGB)の属性を使用する。これにより、その箇所は外エッジとなり、ノイズを除外することが出来る。 That is, the outer edge attribute portion around the black character obtained from MAX (RGB) may include noise derived from MIN (RGB). For this reason, the attribute of MAX (RGB) is used in the outer edge attribute portion around the black character obtained from MAX (RGB). Thereby, the location becomes an outer edge, and noise can be excluded.
[実施の形態における効果] [Effects of the embodiment]
以上の構成によると、MAX(RGB)とMIN(RGB)の2種類の物理量を用いて文字属性を判別することができる。これにより、文字抽出精度を向上させることができる。 According to the above configuration, the character attribute can be determined using two kinds of physical quantities, MAX (RGB) and MIN (RGB). Thereby, the character extraction accuracy can be improved.
[その他] [Others]
本発明はMFP、ファクシミリ装置、複写機などの画像形成装置に対して実施することができる。 The present invention can be implemented for an image forming apparatus such as an MFP, a facsimile machine, and a copying machine.
また、上述の実施の形態における処理は、ソフトウエアによって行なっても、ハードウエア回路を用いて行なってもよい。 Further, the processing in the above-described embodiment may be performed by software or by using a hardware circuit.
また、上述の実施の形態における処理を実行するプログラムを提供することもできるし、そのプログラムをCD−ROM、フレキシブルディスク、ハードディスク、ROM、RAM、メモリカードなどの記録媒体に記録してユーザに提供することにしてもよい。また、プログラムはインターネットなどの通信回線を介して、装置にダウンロードするようにしてもよい。 In addition, a program for executing the processing in the above-described embodiment can be provided, and the program is recorded on a recording medium such as a CD-ROM, a flexible disk, a hard disk, a ROM, a RAM, and a memory card and provided to the user. You may decide to do it. The program may be downloaded to the apparatus via a communication line such as the Internet.
なお、上記実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 In addition, it should be thought that the said embodiment is an illustration and restrictive at no points. The scope of the present invention is defined by the terms of the claims, rather than the description above, and is intended to include any modifications within the scope and meaning equivalent to the terms of the claims.
1 4サイクルカラー画像形成装置
11 操作部
11a パネルキー
12 ディスプレイ
13 スキャナ部
14 プリンタ部
16 電源部
23 コントローラー部
101 スキャン部
103 画像データ調整部
105 エッジ判別・ネガポジ判別部
107 文字色判別部
109 文字領域判別部
111 孤立点判別部
113 周期性判定部
115 網点領域判別部
117 色空間変換部
119 画像データ補正部
121 スクリーン/誤差拡散処理部
123 プリントアウト部
201 データ入力部
203 MIN(RGB)生成部
205 エッジ判別部
207 クロージング処理部
209 ネガポジ境界判別部
211 文字属性判別部(MIN(RGB))
213 MAX(RGB)生成部
215 エッジ判別部
217 クロージング処理部
219 ネガポジ境界判別部
221 文字属性判別部(MAX(RGB))
223 明度・彩度生成部
225 文字色判別部
227 文字属性選択部
DESCRIPTION OF
213 MAX (RGB)
223 brightness /
Claims (10)
前記抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数の文字属性の判別を行なうことが可能な文字属性判別部と、
前記画像データ中の文字の色の判別を行なう文字色判別部と、
前記文字の色の判別の結果に基づいて、前記複数の文字属性の判別結果のうち、出力する判別結果を選択する文字属性選択部とを備えた、画像処理装置。 A physical quantity extraction unit capable of extracting a plurality of physical quantities from image data;
A character attribute determination unit capable of determining a plurality of character attributes using each of the extracted physical quantities;
A character color discriminating unit for discriminating the color of the character in the image data;
An image processing apparatus comprising: a character attribute selection unit that selects a determination result to be output among the determination results of the plurality of character attributes based on a determination result of the character color.
前記文字属性判別部は、前記複数のエッジ判別の各々の結果に基づいて、複数の文字属性の判別を行なう、請求項1に記載の画像処理装置。 An edge discriminator capable of performing a plurality of edge discriminations using each of the plurality of extracted physical quantities,
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the character attribute determination unit determines a plurality of character attributes based on a result of each of the plurality of edge determinations.
前記スキャン部によりスキャンされた画像を処理する、請求項1から7のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記文字属性選択部の出力に基づいて文字領域を判別する文字領域判別部と、
前記文字領域判別部の判別結果に基づいて、前記スキャン部によりスキャンされた画像を補正する画像データ補正部とを備えた、画像形成装置。 A scanning unit for scanning an original image;
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, which processes an image scanned by the scanning unit;
A character area determination unit for determining a character area based on the output of the character attribute selection unit;
An image forming apparatus comprising: an image data correction unit that corrects an image scanned by the scan unit based on a determination result of the character region determination unit.
前記抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数の文字属性の判別を行なうことが可能な文字属性判別ステップと、
前記画像データ中の文字の色の判別を行なう文字色判別ステップと、
前記文字の色の判別の結果に基づいて、前記複数の文字属性の判別結果のうち、出力する判別結果を選択する文字属性選択ステップとを備えた、画像処理装置の制御方法。 A physical quantity extraction step capable of extracting a plurality of physical quantities from image data;
Character attribute determination step capable of determining a plurality of character attributes using each of the extracted physical quantities,
A character color determining step for determining a color of a character in the image data;
A control method for an image processing apparatus, comprising: a character attribute selection step of selecting a determination result to be output from among the plurality of character attribute determination results based on the character color determination result.
前記抽出された複数の物理量の各々を用いて、複数の文字属性の判別を行なうことが可能な文字属性判別ステップと、
前記画像データ中の文字の色の判別を行なう文字色判別ステップと、
前記文字の色の判別の結果に基づいて、前記複数の文字属性の判別結果のうち、出力する判別結果を選択する文字属性選択ステップとをコンピュータに実行させる、画像処理装置の制御プログラム。 A physical quantity extraction step capable of extracting a plurality of physical quantities from image data;
Character attribute determination step capable of determining a plurality of character attributes using each of the extracted physical quantities,
A character color determining step for determining a color of a character in the image data;
A control program for an image processing apparatus that causes a computer to execute a character attribute selection step of selecting a determination result to be output from among the plurality of character attribute determination results based on the character color determination result.
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