JP2000156780A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】文字の輪郭のみならず内部も識別して文字の高
画質化を図る。 【解決手段】制御手段１０６は、原稿モードの設定を表
す制御信号を特徴量算出部１０２及び属性識別部１０７
に供給し、与えられた前記原稿モードに従って特徴量の
算出の条件および属性識別の条件を切り替え、また、属
性識別部１０７は、特徴量算出部１０２から乗算器１１
０を介して入力される信号と乗算器１０５からの信号と
から画素の属性を表す信号を切替部１０８に供給し、切
替部１０８が画素の属性に従って処理１部１０３と処理
２部１０４との出力を切り替えて出力系１０９へ最終的
な画像信号ｄ’を供給する。

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、たとえば複写機
等の画像に含まれる文字（線画）の高画質化を行う画像
処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年では、ほとんどの複写機において初
期設定モードで文字画像や階調画像の混在する原稿に対
して識別処理を行い、それぞれ所定の画像処理を施して
出力することが多くなった。これらの画像のうち文字に
対しては階調数が少なくともより鮮明な画像を得るため
の処理を行い、逆に、階調画像に対しては階調数が豊富
でより滑らかな画像を得るための処理を行うことが求め
られる。

【０００３】このため、複写機において入力された画像
に対して個々の画素がどの画像に属するものであるかを
識別する領域識別の技術が不可欠なものになった。

【０００４】従来、この領域識別は特公平４−５３０５
号公報などに記載されているように、所定の大さをもつ
二次元ブロックを作成し、注目画素と周辺画素の画素値
を比較し、その差の大きさが所定の値よりも大きい場合
にエッジがあるものと判定して文字や罫線の成分として
検出する方法がある。

【０００５】また、特公平５−５６０６７号公報、特公
平５−５０１８７号公報、特公平５−４６７８９号公報
などには、所定の大きさをもつ二次元ブロック内で隣接
する画間の差の絶対値を主走査方向および副走査方向に
対してそれぞれ求め、それぞれ積分していった値の和を
所定の閾値と比較することによって画像の属性を識別す
る方法が述べられている。

【０００６】これらの方法では、たいてい求めた特徴量
に対して所定の条件によって検出するものであり、どち
らかというと文字のエッジ部のみを識別する方法がほと
んどである。しかし、このようなエッジ部のみを検出す
る方法を用いてロゴ文字のような太さのある文字の識別
を行う場合に、強調処理などを行うと文字として識別さ
れたエッジ部のみが強調されて文字内部が薄いいわゆる
「中抜け状態」が生じる。

【０００７】また、手書きの鉛筆原稿などのように文字
そのものが薄く、エッジ検出自体がしづらい原稿もあ
り、文字の多くの部分が識別されないため、出力として
得られる文字が読みづらいものになってしまう傾向があ
った。

【０００８】上述したように、従来技術のように画像の
いわゆるエッジ部分を検出する目的を持つ特徴量のみに
よる文字識別方式による識別処理を行ったのでは、例え
ばロゴ文字のような太さのある文字では文字のエッジ部
のみが検出され、文字内部が文字として検出できないた
め、文字内部が薄いいわゆる「中抜け状態」が生じる。

【０００９】また、手書きの鉛筆原稿などのように文字
そのものが薄く、エッジ検出自体がしづらい原稿もあ
り、文字の多くの部分が識別されないため文字の多くの
部分がぼけて出力されるため、出力として得られる文字
が読みづらいものになってしまう傾向があった。

【００１０】また、上記の問題を識別信号の膨張処理に
より解決しようとした場合、ラインメモリの増加により
ハードウエアが増大し好ましくない。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、エッ
ジ部分を検出する目的を持つ特徴量のみによる文字の識
別処理を行った場合、ロゴ文字のような太さのある文字
では文字のエッジ部（輪郭）のみが検出され、文字内部
が文字として検出できないため文字内部が薄い中抜け状
態が生じ、また、手書きの鉛筆原稿などのように文字そ
のものが薄く、エッジ検出自体がしづらい原稿では文字
の多くの部分がぼけて得られる文字が読みづらいものに
なってしまう傾向があり、また、上記の問題を識別信号
の膨張処理により解決しようとした場合、ラインメモリ
の増加によりハードウエアが増大して好ましくないとい
う問題があった。

【００１２】そこで、この発明は、文字の輪郭のみなら
ず内部も識別して文字の高画質化を図ることのできる画
像処理装置を提供することを目的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】この発明の画像処理装置
は、設定される原稿モードに応じて特徴量の算出条件と
属性の識別条件とを切り替える制御信号を出力する制御
手段と、この制御手段から出力される制御信号によって
切り替えられた特徴量の算出条件に基づいて、入力画像
信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、この特徴量
算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第
１の乗算手段と、上記入力画像信号に所定の係数を乗算
する第２の乗算手段と、上記制御手段から出力される制
御信号によって切り替えられた属性の識別条件に基づい
て、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手
段からの出力とから上記入力画像信号の属性を識別する
属性識別手段と、この属性識別手段からの属性の識別情
報に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力
手段とから構成されている。

【００１４】この発明の画像処理装置は、画像処理を行
う画像信号と前処理を行う画像信号とを切り替える制御
を行う制御手段と、この制御手段に切替制御されて入力
される前処理を行う画像信号の信号値に対する累積頻度
を求める処理を行う処理手段と、この処理手段で処理さ
れた累積頻度に基づいて、上記制御手段に切替制御され
て入力される画像処理を行う画像信号の特徴量を算出す
る特徴量算出手段と、この特徴量算出手段で算出された
特徴量に所定の係数を乗算する第１の乗算手段と、上記
制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画
像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、上記
処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記第１の
乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力と
から上記入力される画像処理を行う画像信号の属性を識
別する属性識別手段と、この属性識別手段からの属性の
識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力す
る出力手段とから構成されている。

【００１５】この発明の画像処理装置は、画像処理を行
う画像信号と前処理を行う画像信号とを切り替える制御
を行う制御手段と、この制御手段に切替制御されて入力
される前処理を行う画像信号の周波数分布を求める処理
を行う処理手段と、この処理手段で処理された周波数分
布に基づいて、上記制御手段に切替制御されて入力され
る画像処理を行う画像信号の特徴量を算出する特徴量算
出手段と、この特徴量算出手段で算出された特徴量に所
定の係数を乗算する第１の乗算手段と、上記制御手段に
切替制御されて入力される画像処理を行う画像信号に所
定の係数を乗算する第２の乗算手段と、上記処理手段で
処理された周波数分布に基づいて、上記第１の乗算手段
からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記
入力される画像処理を行う画像信号の属性を識別する属
性識別手段と、この属性識別手段からの属性の識別情報
に応じた画像処理が施された画像信号を出力する出力手
段とから構成されている。

【００１６】この発明の画像処理装置は、入力画像信号
の所定領域が文字画像を含むかを識別する領域識別手段
と、この領域識別手段の識別結果に基づいて、入力画像
信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、この特徴量
算出手段で算出された特徴量に所定の係数を乗算する第
１の乗算手段と、上記入力画像信号に所定の係数を乗算
する第２の乗算手段と、上記領域識別手段の識別結果に
基づいて、上記第１の乗算手段からの出力と上記第２の
乗算手段からの出力とから上記入力画像信号の属性を識
別する属性識別手段と、この属性識別手段からの属性の
識別情報に応じた画像処理が施された画像信号を出力す
る出力手段とから構成されている。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、この発明の一実施の形態に
ついて図面を参照して説明する。

【００１８】まず、第１実施例について説明する。

【００１９】図１は、この発明の第１実施例を実現する
ための概略構成を示すものである。

【００２０】まず、画像信号Ｄが入力系１０１より入力
される。同信号ｄ０は、シアン、マゼンタ、イエロウ、
ブラック（以下、Ｃ，Ｍ，Ｙ，Ｋと記述する）などの一
般的なプロセスインクの面積率などのインク量を表して
いるものであり、値が「０」の場合は非印字、「１」の
場合は１００％印字をそれぞれ表している。入力系１０
１からは、単独もしくは複数のインクの量を表す信号値
が画像信号として供給される。

【００２１】すなわち、入力原稿がモノクロならばＫの
み、カラーならばＣ，Ｍ，Ｙ，Ｋの４色またはＣ，Ｍ，
Ｙの３色のインクがｄ０に相当する。この画像信号ｄ０
は、特徴量算出部１０２、処理１部１０３、処理２部１
０４、乗算器１０５へ入力される。特徴量算出部１０２
の出力は、乗算器１１０を介して属性識別部１０７へ出
力される。なお、属性識別部１０７の前段には、詳しく
は後述するが加算器１１１が設けられている。

【００２２】さらに、ユーザのパラメータセットなどが
与えられる制御手段１０６より入力画像に対して所望の
画像を得るべく原稿モードの選択がなされる。特徴量算
出部１０２は、入力された画素の文字らしさを求めるた
めの特徴量の特定の方向ヘの微分値の偏りをインク別に
算出する。処理１部１０３、処理２部１０４において
は、画素の属性に応じてそれぞれに適した画像処理を施
す。

【００２３】また、制御手段１０６からの原稿モードの
設定を表す制御信号は、特徴量算出部１０２及び属性識
別部１０７に供給され、与えられた前記原稿モードに従
って特徴量の算出の条件および属性の判定の条件を切り
替える。属性識別部１０７からの画素の属性を表す信号
は、切替部１０８に供給され、画素の属性に従って処理
１部１０３と処理２部１０４との出力を切り替え、切替
部１０８から出力系１０９へ最終的な画像信号ｄ’が供
給される。

【００２４】次に、特徴量算出部１０２における特徴量
算出の詳細について説明する。

【００２５】まず、主走査方向の特徴量を求める。図２
は、主走査方向および副走査方向の特徴量を求めるため
の注目画素およびその周辺画素を含むサイズ５×５のオ
ペレータを示したものである。同図においてｄ（ｉ．
ｊ）は、注目画素の信号値を示すものである。ここで、
入力された画像が新聞などのように下地の濃度が比較的
高い原稿や、鉛筆原稿などのように画像そのものの濃度
が薄い原稿などコントラストの低い画像だと識別が困難
になる恐れがある。

【００２６】このような場合、前処理としてオペレータ
内の最大値ｄmax、最小値ｄminによってオペレータ内の
信号値ｄ０を次式に従って補正する。

【００２７】 ｄ＝（ｄ０−ｄmin）／（ｄmax−ｄmin）…（１） 続いて同図において、横方向の矢印で示されているよう
に１列につき４箇所（オペレータのサイズをｎ×ｎとし
た場合の一般式ではｎ−１箇所）の主走査方向の隣接す
る画素間の差の絶対値を求める。これらの４つの主走査
方向の画素間の差の絶対値の中の最大値のみを抽出す
る。以上の操作を全ての列について行い、各列毎の画素
間の差の絶対値の最大値のみの和もしくは平均値を求め
る。この和もしくは平均値を主走査方向の特徴量αmain
とし、次式にて表す。

【００２８】 ここで、ｉは注目画素の主走査方向のアドレス、ｊは同
画素の副走査方向のアドレスを表わしており、ｄ（ｉ，
ｊ）は注目画素の信号値を表わす。

【００２９】一方、副走査方向の特徴量も同様にして求
める。副走査方向についても図２の縦方向の矢印にて示
されるように主走査方向で求めた画素間の差の絶対値と
は異なる方向に対して各桁について画素間の差の絶対値
を求める。そして、各桁の中で差の絶対値の最大値のみ
を選択し、各桁毎の画素間の差の絶対値の最大値のみの
和もしくは平均値を求めて副走査方向の特徴量αsubと
する。これを式で表すと次の通りとなる。

【００３０】 前記過程で求めた主走査方向の特徴量と副走査方向の特
徴量よりたとえば次式により注目画素の文字または罫線
らしさを表す値α０を求める。

【００３１】α０＝ａｂｓ（αmain−αsub）…（４） 文字もしくは罫線らしさを表す値は、（４）式のように
差の絶対値を取るだけでなく、その比によって表しても
よい。この場合、αmain≧αsubならばαmain／αsub、
αmain＜αsubならばαsub／αmainを文字もしくは罫線
らしさを表す値α０とする。この文字もしくは罫線らし
さを表わす値α０が大きければ大きいほど注目画素が文
字または罫線の一部である可能性が高い。

【００３２】前記演算により求められた文字もしくは罫
線らしさを表わす値α０から主走査方向および副走査方
向に並ぶ線とやや斜めの角度をもつ線の一部を検出する
ことは可能である。しかしながら、ちょうど主走査方向
と副走査方向を２等分する４５度の傾きあるいはそれに
近い角度をもつ線の一部の検出は困難である。

【００３３】そこで図３に示すようなオペレータを補助
的に用いて前述の操作では検出が困難である斜め線の検
出を行う。この画素値を参照する画素ｄ（ｉ＋ｋ’、ｊ
−ｌ’）のアドレス成分ｋ’、ｌ’は角度の傾きをθ、
２方向にずらすずれ量をｋ、ｌとすると、次式にて表わ
すことができる。

【００３４】 ｋ’＝ｋ・ｃｏｓθ＋ｌ・ｃｏｓ（θ−π／２）…（５Ａ） ｌ’＝ｋ・ｓｉｎθ＋ｌ・ｓｉｎ（π／２−θ）…（５Ｂ） 同図のオペレータのように斜め方向に参照領域をとるオ
ペレータは同じ画素数だけ取ろうとすると、主走査方向
および副走査方向に沿ったオペレータと比べてより多く
の列あるいは桁にまたがってしまうため、より多くのバ
ッファ量を必要とする。従って、同図に示すように主走
査および副走査方向用オペレータと比べて参照する画素
数の少ないオペレータを使用する。

【００３５】このような措置を取ることで厳密には斜線
に対する識別精度が低くはなるが、主走査方向および副
走査方向の特徴量から特に漢字などは大部分の文字およ
び罫線の構成画素を抽出できること、斜め方向に対する
人間の目の分解能が低いことなどから特に問題とはなら
ない。

【００３６】特徴量の算出方法は主走査方向および副走
査方向の特徴量の算出方法に準じ、図３に示された矢印
の方向で画素間の差の絶対値を取り、それぞれの方向に
おいて（ここでは２箇所の）最大値を選択し、もう片方
の方向に対して和もしくは平均値αmain＋４５およびα
sub＋４５を求め、両者の差の絶対値α４５もしくはαm
ax／αminの比を求める。

【００３７】以上のようにしてすべての方向の文字もし
くは罫線の構成画素を網羅する特徴量の算出を行う。こ
の方式により特徴量を求めた画素の値の一例を図４に示
す。同図における特徴量を示したブロックのうち斜線表
示されている画素が文字もしくは罫線の一部として認識
されたもので、図４の（ｂ）においては主走査方向また
は副走査方向の成分、図４の（ｃ）においては斜め方向
（４５度前後）の成分を検出している。

【００３８】また、最近では原稿がコピー出力である場
合、階調表現は一般の印刷物の網点ではなく万線パター
ンであることが多い。このような原稿が入力されると階
調表現のためのパターンまでが文字または罫線の一部と
して識別され、画質劣化につながる恐れがある。これを
防止するためには特徴量を求める前段で画像信号に対し
て平滑化フィルタをかける方法が一般的であるが、本発
明では以下のような方法により誤識別を防止する。

【００３９】すなわち、本実施例において、制御手段１
０６より設定できる原稿モードとして文字モードまたは
高精彩モードと通常モードとを併せ持つか、通常モード
とコピー出力対応モードを併せ持つ。前者のモード組み
合わせの場合は通常モードが選択されたときのみ画素間
の差の絶対値を求める画素の間隔を広＜する。

【００４０】図５は、モード別の差の絶対値をとるため
の画素間隔の一例を示した図であるが、文字モードを選
択したときの特徴量の算出には画素間隔モードを適用
し、通常モードには画素間隔モードを適用する。ま
た、後者のモードの組み合わせの場合は通常モードに対
して画素間隔モードを適用し、コピー出力対応モード
には画素間隔モードを適用する。

【００４１】以上のような処理を行えば特徴量算出の前
に平滑化フィルタをかけなくとも原稿がコピー出力であ
る場合も誤識別を防ぐことが可能になる。しかしなが
ら、識別および識別結果に従って切り替えて画像処理を
行った後に拡大処理を行う場合はよいが、入力の際の読
み取り分解能を高くして拡大処理を行う場合、前記万線
パターンを誤って文字または罫線の一部として誤識別し
てしまう恐れがある。この様なときは拡大率に従って比
較する画素の間隔を大きくすればよい。

【００４２】たとえば通常の画素間隔が３であり、拡大
率が１４１％の場合は画素間隔を４．２３≠４にすれば
よい。ただし、画素の間隔は注目画素周辺の参照領域の
大きさを超えることはできないので、修正後の画素間隔
が参照領域よりも大きい場合は特徴量をたとえばＢＡＴ
法（参照領域の画素の最大値と最小値の差を求める）な
どに切り替えて行うとよい。また、さらに拡大率が高く
識別能力が著しく劣化する恐れがある場合は識別を行わ
ないように設定する。

【００４３】前記演算により求めた特徴量は、乗算器１
１０で所定の係数β２にて乗算処理を施し、乗算器１０
５からの出力β１・ｄ０とともに属性識別部１０７の前
段にある加算器１１１に供給される。加算器１１１の出
力は属性識別部１０７に入力される。従って、属性識別
部１０７へ供給される信号は以下の２通りの値である。

【００４４】 ｍ０＝β１・ｄ０＋β２０・α０…（６Ａ） ｍ４５＝β１・ｄ０＋β２１・α４５…（６Ｂ） ここで、属性識別部１０７は、加算器１１１からの出力
が所定の閾値ｔｈｌよりも大きい値を示す画素のみを文
字または罫線に属する画素として判定し、切替部１０８
に供給する識別信号を１（ＯＮ）とし、それ以外の判定
の画素に対する識別信号を０（ＯＦＦ）とする。

【００４５】この識別条件を模式化したものを図６に示
す。前記所定の閾値ｔｈ１、係数β１、β２０、および
β２１はインク毎に、さらに制御手段１０６より与えら
れた原稿モードや拡大率の変更に伴って特徴量を求める
際の条件に変更がある場合、異なる値に切り替える必要
がある。例えば、制御手段１０６より与えられた出力倍
率は前述のように画素間隔の変更がなされる。

【００４６】図７は、画素間隔を変えたときの、同一画
像の特徴量を比較したグラフである。図７の（ａ）は、
画素間隔が１ドット（ｄｏｔ）のときの縦横方向の特徴
量の分布である。図７の（ｂ）は、画素間隔が４ドット
（ｄｏｔ）のときの特徴量の分布で、このときの特徴量
は図７の（ａ）の場合のおよそ３倍に相当する。

【００４７】すなわち、図７から明らかなように前記特
徴量α０、α４５を求めるとき、画素間隔が大きくなる
ほど特徴量そのものも大きくなる傾向がある。ここで適
切な処理を行うためには、加算器１１１に入力する前に
特徴量の値の変化に伴って係数を変更する。例えば、図
７において特徴量α０、α４５にかける係数は、図７の
（ａ）の場合に図７の（ｂ）の場合に対して約３倍に
し、もとの信号値ｄ０とのバランスを保つことが必要で
ある。

【００４８】従って、出力倍率が例えば１００％よりも
小さい場合はもとの信号値ｄ０にかける係数β１を小さ
くするかもしくは特徴量にかける係数β２０、β２１を
大きくすることが必要となる。逆に、出力倍率が１００
％よりも大きい場合は、相対的に係数β１を大きくする
必要がある。つまり、出力倍率にしたがってあらかじめ
係数を変更し、閾値もそれに合せて変更するように設定
しておけば、いかなる出力倍率に設定されても誤識別を
おこすことなく、好ましい画像を得ることが可能とな
る。

【００４９】一方、制御手段１０６から原稿モードの場
合の係数の変更についても同様のことがいえる。すなわ
ち、原稿モードの変更にともなう画素間隔の変更に付い
ては前述した通りで、出力倍率の変更時と同様に画素間
隔の変更に従って、係数および閾値の変更を行うこと
で、原稿モードの設定のある場合も適切な識別結果を得
ることが可能となる。また、例えば原稿が写真モードや
網点モードなどのようにエッジ部のみを識別した上で強
調したい場合もある。このようなときは信号値ｄ０にか
ける係数β１を極端に小さくするか“０”に設定するこ
とでエッジ部のみの検出が可能となる。

【００５０】以上のように、原稿モードによって、より
高精細の出力画像が必要であれば、画素間隔を細かくす
るとともに特徴量にかける相対的な係数を大きくし、閾
値もそれに合わせることで高精細でかつロゴ文字を内部
まで鮮明に出力することが可能となる。また、階調を表
わすパターンを強調したくないときは逆の設定を行うこ
とで好ましい出力画像を得ることが可能になる。

【００５１】さらに、注目画素の信号値と周辺のエッジ
の方向性の偏りを数値的に表わした特徴量の線形和を求
め、識別に用いることで、従来の方法では困難であった
文字内部の識別も可能になる。

【００５２】また、属性識別部１０７で用いる閾値や乗
算器１０５，１１０で用いる係数を制御手段１０６から
与えられる原稿モードや出力倍率などで切り替えること
で入力された原稿が網点画像であったり文字原稿である
場合も、また鉛筆文字のように通常の識別方法やパラメ
ータでは識別が困難な原稿であっても好ましい識別を得
ることが可能となり、あらゆる出力倍率に設定しても常
に適切な識別を得て、従って好ましい出力画像を得るこ
とが可能になる。

【００５３】次に、第２実施例について説明する。

【００５４】第１実施例では制御手段においてユーザが
変更を加えた場合の例について説明したが、ここでは本
スキャンの識別を行う前にプリスキャンを行って統計演
算を行う例を説明する。

【００５５】図８は、この発明の第２実施例を実現する
ための概略構成を示すものである。

【００５６】まず、図８においてスキャナなどの入力系
８０１から与えられたデータは、ＣＰＵ８０２からの制
御信号に応じてスイッチ８０３がプリスキャン側に切り
替わり、プリスキャンデータｄｐとしてプリスキャンデ
ータ処理部８０４へ供給される。このプリスキャンデー
タｄｐは、読取工程およびデータ集計の高速化のため、
本スキャン時と同じ解像度もしくは当該解像度よりも粗
い解像度で与えられ、与えられる信号のレベル数も少な
いレベル数に設定される。

【００５７】上記プリスキャンデータはプリスキャンデ
ータ処理部へ入力され、当該処理部においてヒストグラ
ムが作成される。

【００５８】上記プリスキャンデータｄｐは、プリスキ
ャンデータ処理部８０４において、まずヒストグラムへ
と加工される。プリスキャンデータ処理部８０４におい
て、このヒストグラムよりさらに累積ヒストグラムが求
められる。この累積ヒストグラムは、特徴量算出部８０
５および属性識別部８１０へ出力される。

【００５９】属性識別部８１０における動作は以下の通
りである。すなわち、上記累積ヒストグラムに基づいて
像域識別の特徴量算出方法や識別に関わるパラメータの
切替えを行い、文字が印字されている紙が色付きのもの
や更紙である場合も文字以外の地肌の一部分までが文字
として識別されてないように、累積ヒストグラムを参照
して文字部分と見做してよいレベルを求める。

【００６０】ブラック（以下、Ｋと記述する）のインク
量もしくはシアン、マゼンタ、イエロウ（以下、Ｃ，
Ｍ，Ｙと記述する）のインク量の平均値の高い値を示す
上位数％を切り出すレベルを上記累積ヒストグラムより
推定し、文字内部として抽出することで下地部分を文字
内部として識別することなく好ましい結果が得られる。

【００６１】ここで、識別に用いる閾値の計算方法につ
いて説明する。図９に示すような累積ヒストグラムを作
成すれば前述の文字と見做してよいインク量信号値上位
数％までを含むレベルを求めることが容易にできる。た
とえば、図９に示すような累積ヒストグラムがあれば文
字画像の下地や文字の濃淡に応じて図９の（ａ）〜
（ｃ）のようにそれぞれの状態に合ったロゴ文字内部検
出のための閾値ｔｈ１の選択が可能になる。

【００６２】本スキャン時は、ＣＰＵ８０２によって切
替えスイッチ８０３は、処理１部８０７、処理２部８０
８、特徴量算出部８０５、および乗算器８０６へと流れ
る側へと切り替える。ここで、入力系８０１から供給さ
れた画像信号ｄ０は、特徴量算出部８０５、処理１部８
０７、処理２部８０８へ入力される。特徴量算出部８０
５は、入力された画素の文字らしさを求めるための特徴
量をインク別に算出する。この像域識別に用いる特徴量
の算出は、たとえば注目画素と周辺画素の差の絶吋値を
求め、その中の最大値を特徴量として識別に用いる。

【００６３】ここで、特徴量算出部８０５から出力され
た特徴量は、乗算器８０９を経て乗算器８０６からの出
力とともに属性識別部８１０へ入力される。属性識別部
８１０では、上述の作業にて累積ヒストグラムより求め
られた閾値によって対象画素の属性の判定がなされる。
さらに、処理１部８０７、処理２部８０８においては画
素の属性に応じてそれぞれに適した画像処理を施す。属
性識別部８１０からの画素の属性を表わす信号は切替部
８１１に供給され、画素の属性に従って処理１部８０７
と処理２部８０８との出力を切替える。切替部８１１か
ら出力系８１２へ最終的な画像信号ｄ’として供給され
る。

【００６４】以上のようにして、プリスキャン時に取り
込んだデータを用いて識別に用いる閾値を数値的に求め
ることで、従来の像域識別のように固定条件で処理を行
った場合に下地が誤識別されてしまうことの多い新聞や
ちらしなどのような下地に色のある文字原稿などに対し
ても、それぞれ適した識別結果を得て好ましい出力を得
ることを可能にする。

【００６５】次に、第３実施例について説明する。

【００６６】第２実施例では、プリスキャンデータより
累積ヒストグラムを求めて識別を異ならせる方法を示し
たが、ここでは第２実施例と同一構成でプリスキャンデ
ータより入力画像の周波数分布を求めて、その結果に従
って像域識別を切り替える方法を示す。ただし、この場
合、プリスキャンデータｄｐの読み取り時の分解能は、
第２実施例ほど粗く設定するのではなく、少なくとも一
般的な擬似中間調の粗さ（２００線／inch程度）よりも
細かい分解能（少なくとも３００dpi／inch程度）で読
み取ることが必要である。当該プリスキャンデータは、
プリスキャンデータ処理部８０４においてデジタルフー
リエ変換などを施してその周波数分布を求める。

【００６７】図１０の（ａ）は網点上の文字原稿、図１
０の（ｂ）は一様下地上の文字の周波数分布を示すもの
である。図１０の（ａ）と（ｂ）とを比較しても分かる
ように網点もしくは万線パターン上の文字は、周波数分
布を取ると網点の周期に相当する特定の周波数にピーク
が発生する。文字原稿も読取系のナイキスト周波数など
において多少のピークがあるものも存在するが、そのピ
ーク値の示す頻度は網点などに見られるピーク値と比較
すると無視し得るほど小さい。そこで、周波数分布を求
めて所定の閾値と比較して頻度の高い周波数の存在を確
認した場合、対象としている原稿は網点上の文字が存在
しているものとして一様下地上の文字原稿とは像域識別
処理を異ならせる。

【００６８】たとえば、対象原稿が網点もしくは万線パ
ターン上の文字原稿があると判定された場合、像域識別
を行う際は、あらかじめ少なくともそのピークの存在す
る周波数成分の中で最も高周波である成分を弱めるため
のフィルタをかけてから像域識別のための特徴量算出を
行うようにする。ピークがないと判定されたならば、フ
ィルタ処理を行わずに特徴量算出を行う。このフィルタ
リング処理は、たとえば周波数成分を主走査方向と副走
査方向の両者に対して求めるかまたは二次元の周波数成
分を求めて、一方の方向のみにピークが確認される場合
は対象原稿が万線パターン上の文字である可能性が高い
のでその方向の周波数成分のみを弱めるようなフィルタ
処理を行えば、識別の精度の低下を最小限に抑えること
も可能である。

【００６９】図１１は、このフィルタリング処理を行う
ためのオペレータの例を示すもので、図１１の（ａ）は
網点に対するフィルタリング処理のためのオペレータ、
図１１の（ｂ）は主走査方向に周期成分をもつ万線パタ
ーンに対するオペレータである。なお、万線パターンに
対しては、図１１の（ａ）の係数を切り替えるだけでも
同様な効果を持つフィルタリング処理を行うことが可能
である。また、特徴量の算出方法も異なるので、識別の
際に用いる閾値もそれぞれ異なる値を適用する。

【００７０】この場合、網点に対する閾値の方が小さい
値に設定するとよい。さらに、一様下地上の文字はロゴ
文字の内部まで検出しようとしても誤識別による画質低
下の危険性が低いので上記特徴量だけでなく第１実施例
と同様に信号値そのものが所定の値よりも大きい場合は
文字内部として検出するように設定すればよい。なお、
網点上のロゴ文字の内部も検出する要望がある場合は、
文字内部検出用の閾値をほとんど画質に影響を与えない
ような極めて高い値に設定してもよい。

【００７１】以上のようにして、プリスキャンデータか
ら入力画像の周波数特性を求め、像域識別の特徴量算出
方法や識別のパラメータを異ならせることで網点上や万
線パターン上の文字原稿に対しても、一様下地上の文字
原稿に対しても精度が高く画質低下の少ない像域識別を
行うことが可能になる。

【００７２】次に、第４実施例について説明する。

【００７３】上述した第２、第３実施例の他に、あらか
じめ大きな領域で文字の存在の有無、対象領域が一様な
階調画像か疑似階調方式による階調画像の領域かなどの
領域全体を判定した上で、前記領域の判定結果に従って
領域ごとに特徴量算出部および属性識別部へ与えるパラ
メータを切り替える例を示す。

【００７４】本実施例は、図１２に示されているように
ほとんど第１実施例と同じブロック構成にて処理を行う
ので、同一個所には同一符号を付して説明を省略する。
本実施例では、第１実施例における制御手段１０６の代
わりに領域識別部１２０１を用いる。

【００７５】この領域識別部１２０１は、入力された注
目画素が文字画像に属するものであるか、階調画像もし
くは下地画像に属するのかを識別するものである。領域
識別部１２０１は、たとえば入力された画像を特徴量算
出用のオペレータよりも大きいサイズのブロック単位
で、たとえばヒストグラムなどを作成してその領域が文
字を含んだものであるか否かを判定する。

【００７６】図１３は、ヒストグラムの例を示すもので
ある。たとえば、対象ブロックが文字画像を含む画像の
一部ならば、図１３の（ａ）のように双峰性または複数
のピークをもつような分布を示し、通常の階調画像なら
ば図１３の（ｂ）のようにガウス分布に近い分布を示
す。これらの特性によって領域識別部１２０１は、領域
判定を行う。ここで、仮に対象ブロックが一様下地であ
る場合は、特徴量算出の画素間の差を求める画素の間隔
を１画素に設定し、階調画像である場合、特に複写機の
出力や疑似階調画像である場合は画素の間隔を３画素に
設定するなど特徴量算出時のパラメータを切り替える。
さらにそれぞれの特徴量算出の条件に合うように前記特
徴量もしくは信号値そのものにかける係数、属性判定の
ために用いる閾値を切り替える。

【００７７】以上のようにあらかじめ大きな領域の属性
を判定した上で、画素ごとに識別を行うことによって、
全体を同一条件で画素ごとに識別を行うよりもより精密
に識別を行うことが可能になる。

【００７８】以上説明したように上記発明の実施の形態
によれば、従来の方法よりも網点と文字または罫線との
分離度の高い領域識別、従来の識別方法では困難であっ
た細かい文字の識別も可能になる。

【００７９】また、この識別を利用することで従来技術
では識別が困難であった網点下地上に印字された文字や
罫線の識別も高い精度で検出することが可能になり、網
点部分のモアレを防止しながら文字または罫線を鮮明に
出力できるような処理を行うことを可能にする。

【００８０】さらに、注目画像の彩度および輝度に相当
する値により識別の条件を異ならせることで、黒文字だ
けでなくより識別のしにくい色文字も高い精度で識別す
ることが可能になる。

【００８１】また、あらかじめ大きな領域の属性を判定
した上で、画素ごとに識別を行うことによって、全体を
同一条件で画素ごとに識別を行うよりもより精密に識別
を行うことが可能になる。

【００８２】また、簡単な演算器を追加しただけで、従
来の方法と比較してロゴ文字のように太い文字のエッジ
部分だけでなく、内部も文字として識別可能となり、ロ
ゴ文字の高画質化を図ることが可能になる。

【００８３】さらに、鉛筆で記述された文字原稿などの
ように文字そのものが薄くかすれていることが多くエッ
ジ部分の検出が困難である原稿でもパラメータなどの適
正化により識別が可能となり、文字の一部が検出されな
いことから発生するむらを防ぐことが可能となる。

【００８４】また、識別領域の膨張などのようにライン
メモリなどハード量を増大させることなく、単純な演算
器を追加するだけで文字の内部およびエッジ部の両方を
含む文字全体を識別することが可能であるので、より効
果的な高画質化処理が可能となる。

【００８５】

【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
文字の輪郭のみならず内部も識別して文字の高画質化を
図ることのできる画像処理装置を提供することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例を実現するための概略構
成を示すブロック図。

【図２】注目画素およびその周辺画素を含むサイズ５×
５のオペレータを示す図。

【図３】斜め線の検出を行うオペレータを示す図。

【図４】特徴量を求めた画素の値の例を示す図。

【図５】モード別の差の絶対値をとるための画素間隔の
例を示す図。

【図６】識別条件を模式化したものを示す図。

【図７】画素間隔を変えたときの、同一画像の特徴量を
説明するための図。

【図８】この発明の第２実施例を実現するための概略構
成を示すブロック図。

【図９】下地レベルの異なる文字画像の累積ヒストグラ
ムを説明するための図。

【図１０】網点下地と一様下地上の文字画像における周
波数分布を説明するための図。

【図１１】フィルタリング処理を行うためのオペレータ
の例を示す図。

【図１２】この発明の第４実施例を実現するための概略
構成を示すブロック図。

【図１３】ヒストグラムの例を示す図。

【符号の説明】

１０１，８０１…入力系 １０２，８０５…特徴量算出部（特徴量算出手段） １０３，８０７…処理１部 １０４，８０８…処理２部 １０５，１１０，８０６，８０９…乗算器（乗算手段） １０６…制御手段 １０７，８１０…属性識別部（属性識別手段） １０８，８１１…切替部（出力手段） １０９，８１２…出力系 ８０２…ＣＰＵ（制御手段） ８０４…プリスキャンデータ処理部（処理手段） １２０１…領域識別部（領域識別手段）

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B050 AA10 BA06 BA07 BA15 BA16 BA18 BA20 DA02 DA03 EA03 EA06 EA08 EA20 FA09 FA13 5C077 LL19 MM02 MP06 MP07 MP08 PP27 PP33 PP43 PP51 PP58 PP61 PQ08 PQ12 RR14 TT06 5L096 AA07 AA13 BA07 BA17 FA06 FA23 FA35 FA37 FA42 FA43 FA44 FA45 FA64 FA66

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 設定される原稿モードに応じて特徴量の
   算出条件と属性の識別条件とを切り替える制御信号を出
   力する制御手段と、 この制御手段から出力される制御信号によって切り替え
   られた特徴量の算出条件に基づいて、入力画像信号の特
   徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を
   乗算する第１の乗算手段と、 上記入力画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手
   段と、 上記制御手段から出力される制御信号によって切り替え
   られた属性の識別条件に基づいて、上記第１の乗算手段
   からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とから上記
   入力画像信号の属性を識別する属性識別手段と、 この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処
   理が施された画像信号を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 画像処理を行う画像信号と前処理を行う
   画像信号とを切り替える制御を行う制御手段と、 この制御手段に切替制御されて入力される前処理を行う
   画像信号の信号値に対する累積頻度を求める処理を行う
   処理手段と、 この処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記制
   御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画像
   信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を
   乗算する第１の乗算手段と、 上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行
   う画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、 上記処理手段で処理された累積頻度に基づいて、上記第
   １の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出
   力とから上記入力される画像処理を行う画像信号の属性
   を識別する属性識別手段と、 この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処
   理が施された画像信号を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
3. 【請求項３】 画像処理を行う画像信号と前処理を行う
   画像信号とを切り替える制御を行う制御手段と、 この制御手段に切替制御されて入力される前処理を行う
   画像信号の周波数分布を求める処理を行う処理手段と、 この処理手段で処理された周波数分布に基づいて、上記
   制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行う画
   像信号の特徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を
   乗算する第１の乗算手段と、 上記制御手段に切替制御されて入力される画像処理を行
   う画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手段と、 上記処理手段で処理された周波数分布に基づいて、上記
   第１の乗算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの
   出力とから上記入力される画像処理を行う画像信号の属
   性を識別する属性識別手段と、 この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処
   理が施された画像信号を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
4. 【請求項４】 入力画像信号の所定領域が文字画像を含
   むかを識別する領域識別手段と、 この領域識別手段の識別結果に基づいて、入力画像信号
   の特徴量を算出する特徴量算出手段と、 この特徴量算出手段で算出された特徴量に所定の係数を
   乗算する第１の乗算手段と、 上記入力画像信号に所定の係数を乗算する第２の乗算手
   段と、 上記領域識別手段の識別結果に基づいて、上記第１の乗
   算手段からの出力と上記第２の乗算手段からの出力とか
   ら上記入力画像信号の属性を識別する属性識別手段と、 この属性識別手段からの属性の識別情報に応じた画像処
   理が施された画像信号を出力する出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。