JP2000196895A

JP2000196895A - デジタル画像デ―タ区分方法

Info

Publication number: JP2000196895A
Application number: JP11342679A
Authority: JP
Inventors: Queiroz Ricardo L De; エル．デケイロズリカルド; Zhigang Fan; ファンジガン; Trac D Tran; ディー．トラントラック
Original assignee: Xerox Corp
Current assignee: Xerox Corp
Priority date: 1998-12-21
Filing date: 1999-12-02
Publication date: 2000-07-14
Anticipated expiration: 2019-12-02
Also published as: JP4242532B2; US6373981B1

Abstract

(57)【要約】（修正有）【課題】混合ラスタコンテント処理のためのデジタル
画像データ区分方法の提供。【解決手段】本発明の方法は、a)離散的ロケーション
での光強度信号で構成されるデジタル画像データのブロ
ックを得るステップと、b)このブロックについて閾値を
計算するステップと、c)どの光強度信号がこの閾値を超
え、どの光強度信号がこの閾値より低いかを示すセレク
タブロックを生成するステップとを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、一般的には画像処
理に関し、より詳細には、文書のデジタル表現の圧縮技
術に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】高解像
度で走査された文書は、非常に多くの記憶スペースを必
要とする。データをそのまま記憶する代わりに、ボリュ
ームを減らすために、データは一般的にある形態のデー
タ圧縮を施され、それによりデータの記憶に関連する高
いコストを避ける。レンペル-ジブ-ウェルチ(Lempel-Zi
v Welch)（ＬＺＷ）法のような“損失のない(lossles
s)”圧縮方法は、走査されたピクセルマップにはそれほ
どうまく働かない。一方、ＪＰＥＧのような“損失のあ
る(lossy)”方法は、連続トーンのピクセルマップには
かなりうまく働くが、ページのテキストを含む部分には
それほどうまく働かない。画像データ圧縮を最適化する
ために、圧縮中のデータのタイプを識別できる技術が必
要である。

【０００３】本発明は、ＭＲＣフォーマットを用いるカ
ラー画像データの区分に関する。エッジとは、一般的
に、２つの一定色の領域、即ち光強度値の大きな部分の
間の鮮鋭な不連続部として定義される。ここで、画像の
エッジは２つの部分に分けられる。前景レイヤーは、一
般的に、（エッジの）より暗い側に関する情報を含み、
背景レイヤーは、画像の平滑な領域及びエッジのより明
るい側に関する情報を含む。画像をストライプに区画し
（各ストライプの高さはブロックのサイズに等しい）、
画像の上から下へとブロックごとに各ストライプを処理
することによって、区分が行われる。

【０００４】

【課題を解決するための手段】本発明は、１つの実施の
形態において、混合ラスタコンテント処理のためのデジ
タル画像データの区分方法を開示する。この方法は、離
散的ロケーションでの光強度信号で構成されるデジタル
画像データのブロックを得るステップと、このブロック
について閾値を計算するステップと、どの光強度信号が
閾値を超え、どの光強度信号が閾値より低いかを示すセ
レクタブロックを生成するステップとを含む。

【０００５】

【発明の実施の形態】本発明は、複合画像中に含まれる
様々なタイプのデータを別々に処理するための方法及び
装置に関する。より詳細には、本発明は、混合ラスタコ
ンテント（ＭＲＣ：Mixed Raster Content）画像処理中
に用いられる幾つかのプレーンの１つであるセレクタプ
レーンの生成に関する。本発明は、ＭＲＣ技術の中で述
べられるが、ビットマップを生成するための他の方法及
び装置との使用に適合させてもよく、従って、ＭＲＣ処
理には限定されない。本明細書に述べる技術は、ファク
シミリ装置や画像記憶装置等のような文書の記憶及び送
信のために必要な様々な装置での使用に適しており、カ
ラー画像及び白黒グレースケール画像の両方の処理が可
能である。

【０００６】ピクセルマップとは、ページ上の個々の離
散的ロケーションが、色を示す、又はグレースケール文
書の場合にはそのロケーションにおける画像の明るさ又
は暗さを示す値を有する光信号を発する画像要素即ち
“ピクセル”を含むマップである。当業者が認識するよ
うに、ほとんどのピクセルマップは、１組の不連続的な
非負整数からとった値を有する。

【０００７】例えば、カラー文書のピクセルマップで
は、個々のセパレーションは、0から255の範囲内のデジ
タル値として表されることが多く、ここで、0は着色剤
が無いことを表すか（即ち、ＣＭＹＫ分解が用いられる
場合）、又は、輝度-色光度分解が用いられる場合には
範囲内の最低値を表し、255は着色剤の最大量か又は範
囲内の最高値を表す。グレースケールピクセルマップで
は、これは典型的に、黒を表す0から可能な限り最も白
いトーンを表す255までの範囲内で変化するピクセル値
のことである。本発明の本明細書における好ましい実施
の形態で問題にするピクセルマップは、“走査された”
画像の表現である。つまり、デジタルスキャナを用い
て、物理的な媒体から反射される光をデジタル化するこ
とによって生成される画像である。ビットマップという
用語は、ピクセルが２つの値1又は0の一方をとり得る二
値ピクセルマップを意味するように用いられる。

【０００８】次に、図面に移り、ＭＲＣフォーマットに
ついてより詳細に述べる。図１に示されるように、カラ
ー又はグレースケール文書を表すピクセルマップ１０
は、好ましくは３プレーンページフォーマットに分解さ
れる。ピクセルマップ１０上のピクセルは、より良い画
像処理効率を可能にするために、好ましくはブロック１
８（図２に最もよく示されている）としてグループ化さ
れる。この文書フォーマットは、典型的に、上位プレー
ン１２、下位プレーン１４、及びセレクタプレーン１６
から成る。上位プレーン１２及び下位プレーン１４は、
元の画像データを記述するピクセルを含み、各ブロック
１８内のピクセルは所定の基準に基づいて分けられてい
る。例えば、ある閾値を越える値を有するピクセルは一
方のプレーンに配置され、その閾値以下の値を有するピ
クセルは他方のプレーンに配置される。セレクタプレー
ン１６は元のピクセルマップ１０内の全てのピクセルご
との記録をとり、全ピクセルを上位プレーン１２又は下
位プレーン１４のいずれかの上の正確な点にマッピング
する。

【０００９】上位プレーン及び下位プレーンは、元のピ
クセルマップ１０と同じビット深度及び色数で記憶され
るが、可能であれば解像度を下げて記憶される。セレク
タプレーンはビットマップとして生成及び記憶される。
データが存在するプレーンの説明に“上位”及び“下
位”という用語を用いているが、この用語によって本発
明を任意の特定の配列や構成に限定することは意図しな
いことを認識されたい。

【００１０】処理後、３つのプレーンは全て、そこに存
在するデータのタイプに適した方法を用いて圧縮され
る。例えば、上位プレーン１２及び下位プレーン１４
は、ＪＰＥＧのような、データ損失を生じる圧縮技術を
用いて圧縮及び記憶されてもよい。一方、セレクタプレ
ーン１６はgzipやCCITT‐G4のような損失のない圧縮形
式を用いて圧縮及び記憶される。プレーンを、出力文書
に意図される用途に適した他の形式を用いて圧縮及び記
憶することは、当業者には明白であろう。例えば、カラ
ーファクシミリ分野では、使用される特定の圧縮形式は
ファクシミリデータ送信用に承認された形式（ＭＭＲ、
ＭＲ、ＭＨ、ＪＰＥＧ、ＪＢＩＧ等）の１つでなければ
ならないので、セレクタプレーン１６には好ましくはグ
ループ４（ＭＭＲ）が用いられる。

【００１１】本発明では、デジタル画像データは、好ま
しくは上述したようなＭＲＣ技術を用いて処理される。
ピクセルマップ１０は、セパレーションのすみずみま
で、離散的なロケーションに分散された光強度信号で構
成される走査された画像を表す。ここでも、光信号は、
“画像要素”“ピクセル”又は“pel”と呼ばれるこれ
らの離散的ロケーションの各々から、元の画像のそのセ
パレーションに対応するロケーションから反射される光
の強さを示す強度レベルで、発せられる。

【００１２】典型的なＭＲＣの方法では、ピクセルマッ
プ１０は２つのプレーン１２及び１４に分割されなけれ
ばならない。図３は、本発明に従ってピクセルマップ１
０を上位プレーン１２と下位プレーン１４とに区分する
ために用いられてもよい１つの処理の概要を示す模式的
線図である。以降、この実施の形態を参照して本発明を
述べるが、本発明は他の方法で実現されてもよいことを
留意されたい。本発明は、ビットマップ、特に原画像と
関連するビットマップの使用を必要とする、任意の画像
処理技術で用いられてよい。

【００１３】本明細書で述べる本発明の実施の形態は、
幾つかの基準を用いてデータのブロックを分類し、その
後、データの内容を考慮して分類を更新することによ
り、画像データを区分する方法及び装置である。示され
るように、ブロック１８は、ステップ２１０で示される
ように得られ、ステップ２２０で示されるように分類さ
れる。本発明の好ましい実施の形態では、ブロック１８
は、まず、UNIFORM（均一）、SMOOTH（平滑）、WEAK#ED
GE（弱エッジ）、又はEDGE（エッジ）のいずれかに分類
され、そのコンテキストがTEXT（テキスト）又はPICTUR
E（ピクチャー）のいずれかとして与えられる。次に、
ブロックは、最初の分類及びコンテキストによって、SM
OOTH又はEDGEのいずれかに再分類される。次に、ステッ
プ２３０で示されるように、ブロック１８内のピクセル
が区分される、即ち、そのブロックの分類のされ方に最
も適した基準に従って上位プレーン１２又は下位プレー
ン１４のいずれかに配置される。この処理は、ピクセル
マップ１０全体が処理されるまで、元のピクセルマップ
１０内の各ブロック１８について繰返される。次に、ス
テップ２４０で示されるように、上位プレーン１２、下
位プレーン１４、及びセレクタプレーン１６は、各々に
含まれるデータのタイプに最も適した技術を用いて、別
々に圧縮される。

【００１４】次に図４に戻り、好ましい実施の形態の説
明を続ける。上述されたステップ２２０におけるブロッ
ク１８の４つのカテゴリの１つへの分類は、好ましくは
３つのステップで完了する。まず、ステップ３１０で示
されるように、ブロック内のピクセル値のばらつきが決
定される。ブロックのばらつきは、後で図６を参照して
詳細を述べる統計的な尺度を用いることによって最もよ
く決定される。一貫して大きなばらつきを有するブロッ
クは、実際には画像のエッジに沿っている場合が最も多
く、一方、ばらつきが少ないブロックは、均一か又は少
なくとも平滑な領域にあることが推定される。ステップ
３２０で示されるように、ブロック内のばらつきを測定
することによって、そのブロックに最初の分類が指定さ
れる。次に、ステップ３３０で示されるように、各ブロ
ック１８内の画像データが詳細に検討され、コンテキス
ト情報（即ち、その領域がテキスト内にあるか、又は画
像のピクチャー領域であるか）が更新され、必要であれ
ばブロック再分類が行われる。UNIFORMブロックはSMOOT
Hに再分類され、WEAK EDGEブロックはTEXTのコンテキス
トにおいてはEDGEにアップグレード（格上げ）され、PI
CTUREのコンテキストにおいてはSMOOTHに再分類され
る。また、ピクセルマップ１０にローパスフィルタを適
用することによって、画像の平滑化バージョン２０が与
えられる。平滑化画像２０は、分類中に付加的な情報を
与えるとともに、ハーフトーン領域についてのスクリー
ン解除データを与えるために、元の画像データと関係し
て用いられる。

【００１５】図５は、図３のステップ２３０で与えられ
る、ブロック１８が２つのプレーンに区分される方法の
詳細を示す。測定は、まず、ステップ４１０で、処理中
のブロックがステップ２２０で最初にEDGEに分類された
か否かを決定することによって開始する。そうである場
合は、ブロック内の個々のピクセル値ｖ_pが、まず、輝
度閾値ｔ_sと比較され、ｔ_s以上の値を有するピクセルは
“明”ピクセルとみなされ、ｔ_s未満の値を有するピク
セルは“暗”ピクセルとみなされる。EDGEブロックの区
分は、単純に、ステップ４４０で示されるように暗ピク
セルを上位プレーン１２に配置し、ステップ４５０で示
されるように明ピクセルを下位プレーン１４に配置す
る。ステップ４１０で、ブロック１８がEDGEではないと
決定された場合は、ブロック内の全ピクセルが、１ピク
セルずつではなく、一緒に処理される。SMOOTH（EDGEで
はない）ピクセルの区分は次のように行われる。ブロッ
ク１８が、SMOOTHに分類されたブロックのショートラン
の真中にあり、更に、このショートラン中の全てのブロ
ックが暗（ｖ_p＜ｔ_s）である場合は、そのブロック内の
全データが上位プレーン１２に配置される。ブロック１
８全体が実質的に平滑である（即ち、ロングラン中に存
在する）か、又は明である（明ピクセルのショートラン
中に存在する）場合は、ブロック１８内の全データは下
位プレーン１４に配置される。

【００１６】前に示したように、セレクタプレーン１６
は、指定された分類に基づいてピクセルが上位及び下位
プレーンに配置されるときに、元のデジタル画像データ
セットの各ピクセルがどこに存在するか記録するために
生成される。図１０をみると、本発明の好ましい実施の
形態では、セレクタプレーン１６は、ブロック分類を行
う必要なしに、生成されてもよい。示されるように、本
発明のこの実施の形態は、閾値処理部９０２、及びセレ
クタプレーン１６以外の生成される各プレーンのための
前処理部を含む。前述したように、本発明は、セレクタ
プレーン１６に加えて２つのプレーンを生成するものと
して説明される。従って、２つの前処理部、即ち上位プ
レーン１２を生成するための前処理部９０４、及び下位
プレーン１４を生成するための前処理部９０６が示され
ている。

【００１７】セレクタプレーン１６に配置され二値エン
トリーを有するブロックは、元のピクセル値と輝度閾値
との比較によって、ブロック１８から直接検出される。
図示されるように、ブロック１８は閾値処理部９０２に
入力され、閾値処理部９０２は、ブロック１８に対応す
るセレクタプレーン１６の部分についてセレクタブロッ
クを生成する。閾値処理部９０２は閾値を含む。ブロッ
ク１８内の、この閾値より上のピクセル値は全て、一方
のプレーンに配置されるように指定され、この閾値より
下の値は他方のプレーンに配置される。セレクタブロッ
ク内の、ブロック１８からのピクセルが一方のプレーン
に配置された位置にあたるロケーションに、ゼロが配置
される。セレクタブロック内の、ピクセルが他方のプレ
ーンに配置された位置にあたるロケーションに、１が配
置される。

【００１８】一旦、閾値処理が行われると、前処理部９
０４及び９０６で、セレクタブロック及びブロック１８
が一緒に処理される。セレクタブロックによって上位プ
レーン１２に配置するように選択されなかったブロック
１８内のピクセルは、前処理部９０４によって除去され
る。従って、前処理部９０４は、上位プレーン１２につ
いて、下位１４プレーンに配置されるように指定された
セレクタブロック上の位置に当たるブロック１８内の全
てのピクセルを除去することになる。同様に、前処理部
９０６は、下位プレーン１４について、セレクタブロッ
クに従って上位プレーン１２と関連づけられたブロック
１８内のピクセルを除去する。ピクセルの除去は、一般
的に、これらのピクセルの値を所定の値で置換すること
によって、又はブロック１８内に存在するピクセルから
計算された値でこれらのピクセルの値を置換することに
よって、遂行される。引き続き図１０を参照すると、本
発明の別の実施の形態に従って、輝度閾値ｔ_sの選択
は、既に処理され、上位プレーン１２、セレクタプレー
ン１６、及び下位プレーン１４に配置されたブロックの
内容を解析することによって遂行される。詳細には、こ
の解析は、全体的なビット伝送速度Ｒ、及び多重プレー
ン手法を用いるブロックの圧縮によって生じる全体的な
歪みＤを集めることを含む。ビット伝送速度Ｒは、ブロ
ックを全プレーンについて符号化するのに費やされるビ
ット数に関係する。歪みＤは、全プレーンを圧縮及び伸
張し、元のブロックの近似を再構成することによって生
じる歪みである。所与のブロックについての全体的な伝
送速度及び歪みは、正確に測定しても、又は上位、下
位、及びセレクタプレーン内の対応するブロックの内容
から単純に概算してもよい。本発明の１つの実施の形態
では、ｔ_sは、コスト関数Ｊ＝Ｒ＋ＫＤが最小となるよ
うに選択される。Ｋの値は、所定の値であっても、又は
ｔ_sによって生成されるＲ及びＤの全ての値から計算さ
れてもよい。当業者は認識するように、全ての点で関数
計算をせずに関数の最小値を求めることを目的とする最
適化及び数学的探索技術を適正に使用するならば、ｔ_s
の全ての値についてＪを計算する必要はないかもしれな
い。ｔ_sが画像ピクセルの範囲の最小値又は最大値をと
る場合は、セレクタプレーン１６は均一になることに注
意されたい。言い換えれば、ｔ_sを極値（即ち最大値又
は最小値）に設定すると、閾値処理は遂行されない（即
ち、全ピクセルが上位又は下位プレーンの一方と関連づ
けられる）。

【００１９】本発明の１つの実施の形態に従い、全体的
なビット伝送速度Ｒは、３つのプレーンの伝送速度の合
計として定義され、セレクタプレーン１６を圧縮するこ
とによって得られるビット伝送速度は、ブロック内で検
出される水平遷移Ｎ_t（１から０、及びその逆）の数か
ら概算される。

【００２０】本発明の別の実施の形態に従い、ブロック
のピクセル強度の平均値ｔ_aが計算される。元のブロッ
クの分散Ｖ_oが、次のコスト関数と比較される。ＣＦ＝ａＶ_u＋ｂＶ_l＋ｃＮ_t

【００２１】式中、ａ、ｂ、ｃはこの方法の微調整に用
いられる所定の定数であり、Ｖ_u及びＶ_lはそれぞれ上位
及び下位プレーン内の対応するブロック（閾値処理及び
前処理後）の分散である。Ｖ_o＞ＣＦの場合は、閾値は
ｔ_s＝ｔ_aに設定される。そうでない場合は、閾値は、例
えばｔ_s＝０、ｔ_s＝255のように１つの極値に設定され
るので、セレクタプレーンは均一となり、入力ブロック
内の全ピクセルが下位（上位）プレーンと関連づけられ
る。

【００２２】次に、図６に移り、ステップ３１０（図
４）で必要な、ブロックのばらつきの測定を用いた最初
のブロック分類が遂行されてもよい、本発明の１つの実
施の形態の詳細を述べる。まず、ステップ５１０で示さ
れるように、ブロックを２つの部分に分けるための閾値
ｔ_sが計算される。本発明の好ましい実施の形態では、
この閾値はブロック内のデータのヒストグラム解析を行
うことによって得られるが、この解析を行うために多く
の標準的な方法を用いることができる。例えば、分離に
用いられる基準間の距離を最大化するか、又はブロック
の２つの部分の間の最大分離を与える値を選択すること
ができる。最良の閾値を選択する他の方法も使用可能で
あり、本発明はこの実施の形態に限定されないことを、
当業者は認識するであろう。次に、ステップ５２０で示
されるように、ブロック１８は、各ピクセルの光強度値
を選択された閾値ｔ_sと比較することにより、これらの
２つの部分へと閾値処理される。前述したように、ピク
セル値ｖ_pが閾値より小さい場合は、そのピクセルは暗
であるとされる。ｖ_pがｔ_sより大きいか又は等しい場合
は、そのピクセルは明である。

【００２３】先に述べたように、元の画像データにロー
パスフィルタを適用することによって、その画像の平滑
化バージョン２０が得られる。次に、元の画像データ及
び平滑化された画像データの両方の組について、明ピク
セル及び暗ピクセルについての平均値が得られる。まず
明ピクセルをみると、ステップ５４０で示されるよう
に、元のピクセルマップ１０（ｖ_p≧ｔ_s）内の、ブロッ
ク１８にカバーされる領域に位置する全ての明ピクセル
の平均値である１つの値、ｖ_BPIXELが計算される。ま
た、ステップ５６０で示されるように、もう１つの値ｖ
_BSMOOTH、即ち、画像の平滑化バージョン２０内の、ブ
ロック１８にカバーされる領域に位置する全ての明ピク
セルの平均値も得られる。暗値も同様に計算される。つ
まり、ステップ５５０で示されるように、元のピクセル
マップ１０（ｖ_p＜ｔ_s）内の、ブロック１８にカバーさ
れる領域に位置する全ての暗ピクセルの平均値であるｖ
_DPIXELが得られ、ステップ５７０で示されるように、画
像の平滑化バージョン２０内の、ブロック１８にカバー
される領域に位置する全ての暗ピクセルの平均値である
ｖ_DSMOOTHが得られる。一旦、これらの平均値が得られ
ると、ステップ５８０で示されるように、ピクセルマッ
プ１０及び平滑化された画像２０のそれぞれについての
明るい方の平均と暗い方の平均との間の距離ｄ及びｄ_s
が計算される。即ち、ｄ＝ｖ_BPIXEL−ｖ_DPIXEL、及びｄ
_s＝ｖ_BSMOOTH−ｖ_DSMOOTHである。コントーン画像につ
いてはｄ/ｄ_sは典型的にほぼ１に等しいので、ｄ/ｄ_sの
比率はハーフトーンの検出に用いられてもよい。

【００２４】図７は、最初にブロック１８を分類するた
めの処理の好ましい実施の形態である図４のステップ３
２０の詳細図である。ステップ６１０で示されるよう
に、ブロックがコントーンデータ（ｄ≒ｄ_s）を含むか
ハーフトーンデータを含むかを決定するために、ｄとｄ
_sとの相対比が得られる。ブロック１８は、距離ｄ又は
ｄ_sの大きさに従って、最初に４つのタイプ、UNIFORM、
SMOOTH、WEAK EDGE、又はEDGEの１つに分類される。距
離ｄはコントーンブロックを分類するのに用いられ、距
離ｄ_sはハーフトーンに用いられる。コントーンデータ
については、ステップ６２０で示されるように、ピクセ
ルマップ１０からの値ｄが値ｘ₀と比較される。

【００２５】ｄが非常に低い（即ちｄ＜ｘ₀）場合は、
ブロック内の全てのピクセル値が実質的に同じであるの
で、ブロックはステップ６４０でUNIFORMに分類され
る。ステップ６２２で示されるように、ｘ₀＜ｄ＜ｘ₁の
ようにブロック内のピクセル値に多少の小さな差異があ
る場合は、そのブロックはステップ６５０でSMOOTHに分
類される。ブロック内のピクセル値にかなり大きな差異
があり、ステップ６２４でｘ₁＜ｄ＜ｘ₂である場合は、
そのブロックはWEAK EDGEに分類される。ブロック内の
差異が非常に大きく、ステップ６２４でｄ≧ｘ₂である
場合は、そのブロックはステップ６７０でEDGEに分類さ
れる。

【００２６】ｄ/ｄ_sがほぼ１に等しい値にならない場合
は、ステップ６３０で、ｄ_sが閾値ｙ₀と比較される。ハ
ーフトーンとコントーンとに２つの異なる組の閾値が適
用されることに注意されたい。従って、ほとんどの場
合、ｘ₀≠ｙ₀、ｘ₁≠ｙ₁、及びｘ₂≠ｙ₂である。ハーフ
トーンブロックの分類に用いられる処理は、コントーン
データに用いられる処理と似ている。従って、ステップ
６３０でｄ_s＜ｙ₀である場合は、そのブロックはステッ
プ６４０でUNIFORMに分類される。ステップ６３２でｙ₀
＜ｄ_s＜ｙ₁である場合は、そのブロックはステップ６５
０でSMOOTHに分類される。ステップ６３４で示されるよ
うにｙ₁＜ｄ_s＜ｙ₂である場合は、そのブロックはステ
ップ６６０でWEAK EDGEに分類される。ステップ６３４
でｄ_s≧ｙ₂である場合は、そのブロックはステップ６７
０でEDGEに分類される。

【００２７】次に、図８及び９を参照し、ブロックのコ
ンテキストを更新するための詳細が与えられる。ブロッ
クのコンテキストは、ブロックの暗領域と明領域との間
の平均差が比較的高い場合に有用である。この場合、ブ
ロックは、そのコンテキストがTEXTである限りにおいて
は、EDGEに分類できる。コンテキストは最初はPICTURE
に設定される。次の２つの規則のうちの１つが満足され
るとコンテキストはTEXTに変更される。即ち、（１）処
理中のブロックが複数のUNIFORMブロックのロングラン
の中にあり、ブロック内の暗ピクセル値の平均が所定の
輝度閾値よりも大きい、又は（２）そのブロックがUNIF
ORM、WEAK EDGE、又はEDGEのいずれかに分類されてお
り、上、左、又は右に隣接するブロックのうちの１つが
TEXTに設定されたコンテキストを有し、その隣接するブ
ロックと現在のブロックとの差が所定の伝搬閾値より小
さい。

【００２８】まず図８をみると、ブロックのコンテキス
トが第１規則に従って変更されるべきか否かの決定に
は、ステップ７０４で示されるように、UNIFORMに分類
されているブロックのランを検出する必要がある。UNIF
ORMブロックのランの検出では、典型的には、ステップ
７０６で示されるように、連続したUNIFORMブロックの
数とランレングス閾値ｔ_LUとの比較を行う。ランレング
ス閾値は、ランが確立されるためにUNIFORMに分類され
なければならない連続ブロックの数を設定する。また、
ステップ７０６で示されるように、連続ブロックについ
て、暗ピクセルの平均値ｖ_DPIXELが、輝度閾値ｔ_sと比
較される。高い輝度レベルを有する多数の連続UNIFORM
ブロックは、通常、ブロックが大きな背景ページ領域
（即ち、大きな白い領域）を含むことを示し、それによ
り、テキストの存在を示す。従って、連続UNIFORMブロ
ック数がｔ_luを越えるとともにｖ_DPIXEL＞ｔ_sである場
合は、ステップ７０８で示されるように、そのブロック
について、コンテキストがTEXTに変更される。

【００２９】識別された連続ブロックの数がランの確立
には少なすぎるか、又はブロックが暗（ｖ_DPIXEL≦
ｔ_s）であるかのいずれかの場合は、コンテキストはPIC
TUREに設定されたままになる。ステップ７１０で示され
るように、ブロック内に更にランが存在するか否かが決
定され、そうである場合は図中に示されるように処理が
繰返される。

【００３０】次に図９をみると、第２規則の下でブロッ
クのコンテキストをTEXTに変更するには、まず、伝搬閾
値ｔ_pを与える必要がある。伝搬閾値は、ブロックが空
白ページ領域をカバーしていることを示す輝度のレベル
を定める。第２規則の下で、ステップ８０２で示される
ようにブロックがSMOOTHではなく（即ち、UNIFORM及びE
DGE又はWEAK EDGEであり）、ステップ８０４で示される
ように上、左、又は右隣のいずれかがテキストのコンテ
キストを有し、尚且つステップ８０６で示されるよう
に、そのブロック内の明ピクセルとコンテキストがテキ
ストである隣接ブロック内の明ピクセルとの平均差異ｖ
_BDIFがｔ_pより小さい場合は、ステップ８０８でコンテ
キストがピクチャーからテキストに変更される。テキス
トを含むブロックはテキストを含む別のブロックの隣に
位置することが推定されるので、隣接するブロックがチ
ェックされる。しかしながら、そうであることを確認す
るためには、そのブロックの輝度の値が隣接ブロックの
輝度の値と比較される。言い換えれば、たとえブロック
がテキストのコンテキストを有するブロックと隣接して
いても、そのブロックと隣接ブロックとの平均輝度の差
異が大きければ、そのブロックが、テキストの存在を示
す大きな空白ページ領域を含まないことを意味する。

【００３１】繰返すが、本発明は、まず画像のエッジを
含むブロックを識別し、次に、平滑なデータ及びエッジ
の明るい側を含むブロックが下位プレーンに配置され、
エッジの暗い側が上位プレーンに配置されるようにブロ
ックを分けることによる、データの区分に関する。一
旦、それぞれのプレーンが生成されると、通常のＭＲＣ
処理が続く。つまり、各プレーンが適切な圧縮技術を用
いて圧縮される。本明細書における好ましい実施の形態
では、上位プレーン１２及び下位プレーン１４はＪＰＥ
Ｇを用いて圧縮され、セレクタプレーン１６は、CCITT
グループIVか、又は本明細書にその内容を参照として援
用する1998年7月7日発行のデービス(Davis)の米国特許
第5,778,095号に記載されているような走査されたシン
ボルの同等のクラスへの分類方法のような、シンボルベ
ースのパターン照合技術を用いて圧縮される。次に、プ
レーンは共に結合され、ファクシミリ装置や記憶装置の
ような出力装置へと送信される。

【００３２】本発明の好ましい実施の形態では、これら
の任意の又は全ての方法は、機械によって実行され得る
１組の命令を格納する能力があるコンピュータ又は任意
の他の装置で実現されてもよい。プログラム記憶装置
は、添付の図面を参照して上記に詳細を述べた方法で文
書画像を圧縮するための上述のステップを行うためのこ
の１組の命令（ソフトウェアプログラムと呼ばれること
が最も多い）を、目に見える形で具体化するであろう。

【図面の簡単な説明】

【図１】複合画像と、そのような画像が上位プレーン、
下位プレーン、及びセレクタプレーンの３つのＭＲＣ画
像プレーンに分解され得る方法の例を示す図である。

【図２】ピクセルマップと、ピクセルがグループ化され
てブロックを形成する方法の詳細を示す図である。

【図３】本発明を実施するために行われるステップを概
括的に示すフロー図である。

【図４】本発明に従ってブロックが分類される方法の詳
細を示すフロー図である。

【図５】本発明に従ってブロックがその分類に基づいて
区分される方法の詳細を示すフロー図である。

【図６】図４に示されている本発明の実施の形態の必要
に応じて、ブロックのばらつきを測定できる方法の１つ
の実施の形態の詳細を示すフロー図である。

【図７】図６で与えられるブロックのばらつきの測定に
基づくブロックの分類を説明する、本発明の実施の形態
の詳細を示すフロー図である。

【図８】図７で与えられるブロックの分類に基づいてコ
ンテキストが更新されてもよい、本発明の実施の形態の
詳細を示すフロー図である。

【図９】図７で与えられるブロックの分類に基づいてコ
ンテキストを更新するための、本発明の別の実施の形態
の詳細を示すフロー図である。

【図１０】本発明に従ってセレクタプレーンを生成する
１つの方法の詳細を示す図である。

【符号の説明】

１０ピクセルマップ１２上位プレーン１４下位プレーン１６セレクタプレーン１８ブロック９０２閾値処理部９０４前処理部９０６前処理部

フロントページの続き (72)発明者ジガンファンアメリカ合衆国 14580 ニューヨーク州ウェブスターヨークタウンドライブ 153 (72)発明者トラックディー．トランアメリカ合衆国 21044 メリーランド州コロンビアリトルパタクセントパークウエイ 12225 ナンバーエル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】混合ラスタコンテント処理のためのデジ
タル画像データ区分方法であって、 a)離散的ロケーションの光強度信号で構成されるデジタ
ル画像データのブロックを得るステップと、 b)前記ブロックについて閾値を計算するステップと、 c)どの前記光強度信号が前記閾値を超え、どの前記光強
度信号が前記閾値より低いかを示すセレクタブロックを
生成するステップと、を有する、デジタル画像データ区分方法。