JP2003289437A - 画像処理装置および方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ２値化画像から種々の特定パターンを精度よ
く認識できるようにする。 【解決手段】 特定色のパターンを検出する画像認識方
法において、入力多値画像データから特定色を抽出して
２値化し、次に、２値化画像データをより低い解像度に
変換する複数の解像度変換方法の中から、特定パターン
の絵柄に応じて１つの解像度変換方法を選択する。次
に、選択された解像度変換方法を用いて、２値化により
得られた２値化画像データの解像度を変換する。そし
て、解像度を変換した２値化画像データから特定パター
ンを検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、２値化画像におけ
る画像処理処理に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年カラー複写機の機能と性能が上がっ
たため紙幣などの偽造防止が大きな問題となり、有効な
偽造防止方法が検討されつづけている。偽造防止方法の
ひとつでは、紙幣などの模様の内にあらかじめ特定パタ
ーンを入れておく。複写機において複写の際に画像を読
み取るとき、スキャンされた画像を解析する。画像認識
処理において、画像内に特定パターンを検出したなら
ば、紙幣などが複写されると判断して正常な像生成を禁
止する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】入力機器からのデータ
の多くは情報量の多いカラー画像であり、また入出力機
器はますます高速で高解像度になってきている。それに
もかかわらず実時間内での特定パターン検出が求められ
ている。特定パターン検出においては、入力多値画像デ
ータから特定色を抽出した２値化画像を求め、２値化画
像から特定パターンを検出する。ここで、パターン検出
の前に、２値化画像データを、パターン認識が可能な程
度の、解像度のより低いデータに変換している。この画
像の低解像度化により、画像認識の対象となる画像デー
タの数を少なくし、簡単な構成で高速で画像認識を行
う。

【０００４】しかし、従来は、画像の低解像度化におい
て、すべての特定パターンに対して同じ解像度変換方法
を用いていた。たとえば、３００dpiから１００dpiへの
変換の際に、９画素（３×３画素）内に含まれる画素数
が５画素以上であれば、変換後の画素データを黒画素と
する。この場合、細い線で構成されるマークについて
は、細い線が切れるという問題が発生する。また、太い
図柄で構成されるマークについては、低解像度化により
得られた画像が真っ黒となる。そのような場合、パター
ンマッチングによるマーク認識ができない。したがっ
て、複数の特定パターンを認識できるように低解像度化
を行うことが望まれる。

【０００５】本発明の目的は、２値化画像から種々の特
定パターンを精度よく認識できるようにすることであ
る。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明に係る画像処理装
置は、入力多値画像データから特定色を抽出して２値化
する２値化手段と、２値化画像データをより低い解像度
に変換する複数の解像度変換方法の中から、特定パター
ンの絵柄に応じて１つの解像度変換方法を選択し、選択
された解像度変換方法を用いて、２値化により得られた
２値化画像データの解像度を変換する解像度変換手段
と、解像度を変換した２値化画像データから特定パター
ンを検出するパターン検出手段とからなる。

【０００７】前記の画像処理装置において、たとえば、
前記の解像度変換手段は、特定パターンの検出範囲内の
２値化画素の数に応じて、解像度変換方法を選択する。

【０００８】前記の画像処理装置において、たとえば、
前記の解像度変換手段は、特定パターンの検出範囲内の
２値化画像の変化点の数に応じて、解像度変換方法を選
択する。

【０００９】前記の画像処理装置において、たとえば、
前記の解像度変換手段は、特定パターンの検出範囲内の
２値化画像の変化点数と、解像度変更後の２値化画像の
変化点数を比較して、解像度変換方法を決定する。

【００１０】本発明に係る画像処理方法では、入力多値
画像データから特定色を抽出して２値化し、次に、２値
化画像データをより低い解像度に変換する複数の解像度
変換方法の中から、特定パターンの絵柄に応じて１つの
解像度変換方法を選択する。次に、選択された解像度変
換方法を用いて、２値化により得られた２値化画像デー
タの解像度を変換する。そして、解像度を変換した２値
化画像データから特定パターンを検出する。

【００１１】

【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して本発
明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の実施の形
態の画像処理装置を含むカラー複写機の構成を示す。画
像読取部１００で原稿の画像が読み取られ、ＲＧＢの読
取データが出力される。画像処理部２００は、読取デー
タをデジタル画像データに変換し、各種補正処理などを
施したのち、ＣＭＹＫの印刷データに変換する。画像形
成部（プリントエンジン）３００では、印刷データに基
いて用紙の画像を形成する。画像処理部２００では、全
体を制御するＣＰＵ２０２に、各種プログラムなどを記
憶するメモリ２０４、画像データを記憶する画像メモリ
２０６などが接続される。印刷データ作成部２０８は入
力読取データから印刷データを作成し画像メモリに記憶
し、画像形成部３００に送る。印刷データ作成部２０８
における処理は、実際にはハードウェアとソフトウェア
による処理であり、公知の技術であるので説明を省略す
る。さらに印刷データ作成処理に並行して、特定パター
ン検出部２１０を設け、入力画像データ中に存在する特
定パターン（マーク）の有無を判定し、特定パターンが
検出されると、複写禁止などの処置をとる。さらに、カ
ラー複写機の動作に対する各種設定を入力し表示するた
めの操作パネル４００が設けられる。

【００１２】図２は、この発明の実施の形態の特定パタ
ーン検出部２１０の画像認識処理のフローチャートを示
す。なお、この画像認識処理はここでは特定パターン検
出部２１０のＣＰＵによるソフトウェア処理として説明
するが、少なくとも１部をハードウェア回路として構成
することもできる。ここでは、特定パターンは特定色の
円形パターン（内部パターンも有する）である。画像入
力部１０は、Ｒ(レッド)、Ｇ(グリーン)、Ｂ(ブルー)の
３色の画像濃度を８ビット(２５６階調)で入力する。次
に、入力多値画像から特定色の抽出を行うため、２値化
処理部１２では、入力画像の濃度があらかじめ規定され
た参照濃度範囲内かどうかを判断して色抽出処理を行
う。これにより２値化画像が得られる。(以下の説明で
は、参照範囲内の画像を「黒画素」、範囲外の画像を
「白画素」と定義する。)この２値化は、多値画像濃度
データの解像度（第１解像度）で行う。メモリ１４は、
色抽出処理結果(２値化データ)を格納する。なお、メモ
リ１４には、複数種のマーク（円形パターン）の検出範
囲(１６画素×１６画素）内の２値化データもあらかじ
め格納されている。

【００１３】次に、パターン検出の高速化のため、パタ
ーン検出が可能な範囲で解像度を低くする。このため、
解像度変換部１６は、メモリ１４ヘ格納された第１解像
度の２値化画像から、認識処理を行う第２解像度の２値
化画像への解像度変換を行う。メモリ１８は、解像度変
換後の第２解像度の２値化画像を格納する。解像度変換
部１６には、複数の解像度変換方法が用意されていて、
解像度変換部１６はその中の１つを選択する。後で説明
するように、解像度変換方法は、検出すべきマークの種
類(図柄)に応じて、具体的には、メモリ１４に格納され
ているマークの検出範囲のなかの２値化画素数と変化点
数により、選択される。低解像度化により、特定パター
ンの認識において画像データの解像度を下げるので、特
定パターン検出が高速におこなえる。また、そのための
コストが削減できる。

【００１４】次に、低解像度化した２値化データについ
て、円パターンを検出する。まず、円パターン検出部２
０は、メモリ１８の２値化画像から、所定サイズの円形
パターンの検出を行い、検出した場合、その中心と半径
を計算する。真円度判定処理部２２は、メモリ５にて検
出された円形パターンの真円度を判定しその真円度合い
を判定する。パターンマッチング部２４は、円パターン
検出部２０にて検出された円形パターン内部のパターン
（内部パターンを含む）を所定の基準パターンと比較
し、その類似度合いを判定する。検出結果判定部２６
は、真円度判定処理部２２及びパターンマッチング部２
４にて判定された結果を総合判定し、円形パターンを検
出したか否かの結果を出力する。

【００１５】次に、解像度変換部１６における解像度変
換方法の選択について説明する。図３〜図６は低解像度
化のイメージを示す。ここでは、１６画素×１６画素の
マーク（特定パターン）を８画素×８画素に解像度変換
する。図３は、細い線で構成されたマークの例であり、
図４は、黒部分の多いマークの例である。このように、
２つのマークは絵柄が異なっている。ここで、(２画素
×２画素)を(１画素×１画素)に変換する。解像度変換
方法として３通りの方法を用意しておく。第１の変換方
法では、(２画素×２画素)を(１画素×１画素)に変換す
る際に、２画素×２画素の内に１画素以上の黒画素があ
れば、変換結果を黒とする。第２の変換方法では、同様
に２画素×２画素の内に２画素以上の黒画素があれば、
黒画素に変換する。第３の変換方法では、同様に２画素
×２画素の内に３画素以上の黒画素があれば、黒画素に
変換する。

【００１６】図５と図６は、これらの３つの解像度変換
により得られた画像を示す。図５に示すように、図３の
マークについて３通りの解像度変換を行うと、第３の変
換方法により得られた画像では、細線が欠落してしま
い、元のマークとはかけ離れたマークとなってしまう。
また第１の変換方法により得られた画像では、マーク内
部と円周の一部がくっついてしまい、元の画像と一部違
うマークのような印象を持たせる。これに対し、第２の
変換方法では、元のマークと似た形状に変換される。一
方、図６に示すように、図４のマークについて３通りの
解像度変換を行うと、第１と第２の変換方法により得ら
れた画像では、マークが黒くつぶれてしまう。これに対
し、第３の変換方法では、元のマークと似た形状に変換
される。結論として、細い線で構成された図３のマーク
は第２の変換方法が最良であり、黒部分の多い図４のマ
ークは第３の変換方法が最良であることがわかる。この
ように、特定パターンの絵柄に応じて、最適な解像度変
換方法がある。したがって、特定パターンの絵柄に応じ
て解像度変換方法を変更することが望ましい。

【００１７】次に、解像度変換部１６における解像度変
換方法の選択について、図３と図４のマーク(１６画素
×１６画素)を用いた具体例を３つ挙げて説明する。こ
れらの選択方法を単独で用いても良いし、組み合わせて
用いても良い。

【００１８】第１の選択方法では、絵柄を表わすパラメ
ータとして黒画素の数を用いる。検出範囲(１６画素×
１６画素)のマークに含まれる２値化画素数(黒画素数）
にて判定する。たとえば以下のような判定条件を用い
る。 第１の変換方法: ２値化画素の合計数が６４未満の場
合に選択する。 第２の変換方法: ２値化画素の合計数が６４以上で１
２８未満の場合に選択する。 第３の変換方法: ２値化画素の合計数が１２８以上の
場合に選択する。 図３のマークでは画素数が８８なので、第２の変換方法
を選択する。また、図４のマークでは画素数が１５２な
ので第３の変換方法を選択する。判定条件におけるしき
い値は、あらかじめ絵柄を考慮して決定しておく。

【００１９】第２の選択方法では、絵柄を表わすパラメ
ータとして検出範囲に含まれる変化点の数を用いる。検
出範囲(１６画素×１６画素)に含まれる各行(横）、各
列（縦）での白（０）から黒（１）への変換点と黒
（１）から白（０）への変化点の数にて判定する。たと
えば以下のような判定条件を用いる。変化点が大きいこ
とは線が多いことを示す。そこで、マークの絵柄を考慮
して変換方法を選択する。 第１の変換方法: 変化点の合計数が２００以上の場合
に選択する。 第２の変換方法: 変化点の合計数が１６０以上で２０
０未満の場合に選択する。 第３の変換方法: 変化点の合計数が１６０未満の場合
に選択する。 図３のマークでは変化点数が１７６なので第２の変換方
法を選択し、図４のマークでは画素数が１４４なので第
３の変換方法を選択する。(なお、ここで扱うマークは
サイズが小さいため、差が現れにくい。)判定条件にお
けるしきい値は、あらかじめ絵柄を考慮して決定してお
く。

【００２０】第３の選択方法では、絵柄を表わすパラメ
ータとして、解像度変換前の検出範囲に含まれる変化点
数と解像度変換後の検出範囲に含まれる変化点数を用い
る。ここで、解像度変換前の変化点数と３通りの解像度
変更後の変化点の数を比較し判定する。たとえば次のよ
うな判定条件を用いる。解像度変換前の変化点数の合計
値と、解像度変換後の変化点数の合計値を比較し、１/
２に最も近い変換方法を選択する。これは、変換後の画
像における線の形状が変換前と同様である可能性が高
く、マークの形状も類似であると考えられるからであ
る。図３のマークでは解像度変換の前の変化点数は１７
６である。一方、解像度変換後の変化点数は、第１の変
換方法では６４であり、第２の変換方法では８２であ
り、第３の変換方法では５６である。したがって、図３
のマークでは、第２の変換方法を選択する。また、図４
のマークでは解像度変換の前の変化点数は１４４であ
る。一方、解像度変換後の変化点数は、第１の変換方法
は５２であり、第２の変換方法では５８であり、第３の
変換方法では６８である。したがって、図４のマークで
は第３の変換方法を選択する。

【００２１】図７は解像度判定部１６の１部のハードウ
ェア部分のブロック図を示す。メモリ１４は、解像度変
換前の２値化画像を格納する。２値化画素カウント部１
５０は、マークの検出範囲(１６画素×１６画素)の２値
化画素数をカウントする。２値化画素カウント部１５０
は、上述の第１の選択方法において用いる。変化点カウ
ント部１５２は、マークの検出範囲(１６画素×１６画
素)の変化点数をカウントする。変化点カウント部１５
２は、上述の第２の選択方法において用いる。解像度変
換部１６は、２値化画素カウント部１５０のカウント値
を用いて（上述の第１の例）、または、変化点カウント
部１５２のカウント値を用いて（上述の第２の例）、上
述の第１〜第３の解像度変換方法のいずれかを選択す
る。上述の第３の選択方法を用いる場合は、さらに、メ
モリ１８に格納した低解像度画像について変化点をカウ
ントするカウント部１５８と、変化点カウント部１５２
のカウント値との比較を行う比較部１５９を設ける。な
お、検出対象のマークと選択方法は、あらかじめ操作パ
ネル４００により設定されている。

【００２２】また、Ｐ/Ｓ変換部１５４は、４つの並列
のＰ／Ｓ変換部１４６からなり、メモリ１４にワード単
位またはバイト単位で格納されている画像を４つのシリ
アルデータに変換する。解像度変換部は、選択された解
像度変換方法を用いて、入力された４画素のデータを１
画素のデータに変換する。Ｓ/Ｐ変換部１７は、解像度
変換部１６において低解像度化された２値化画像を受け
取り、パラレルデータに変換する。得られた２値化画像
データは、ワード単位またはバイト単位にて、メモリ１
８に格納される。

【００２３】なお、以上に説明した実施の形態では、特
定パターンは特定色の円形パターンである。しかし、特
定パターンは、楕円形、方形などであっても、同様に、
絵柄に応じて解像度変換方法を選択すればよい。

【００２４】

【発明の効果】特定パターンの絵柄に応じて低解像度化
の方法を切り換えるので、低解像度画像のマーク判別が
容易になり、認識性能を向上できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 画像形成装置のブロック図

【図２】 特定パターン検出の概略フローチャート

【図３】 細い線で構成されたマークの図

【図４】 黒部分の多いマークの図

【図５】 図３のマークに対する３つの解像度変換の結
果の図

【図６】 図４のマークに対する３つの解像度変換の結
果の図

【図７】 解像度判定部のブロック図

【符号の説明】

１０ 画像入力部、 １２ ２値化処理部、 １４
メモリ、 １６解像度変換部、 １８ メモリ、
２００ 画像処理部、 ２０２ ＣＰＵ、 ２
１０ 特定パターン検出部、 ４００ 操作パネル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2H134 NA14 5C076 AA22 BA05 BB40 5C077 LL14 MP08 PP20 PP32 PP55 PQ12 PQ20 PQ21 PQ22 SS02 TT06

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力多値画像データから特定色を抽出し
   て２値化する２値化手段と、 ２値化画像データをより低い解像度に変換する複数の解
   像度変換方法の中から、特定パターンの絵柄に応じて１
   つの解像度変換方法を選択し、選択された解像度変換方
   法を用いて、２値化により得られた２値化画像データの
   解像度を変換する解像度変換手段と、 解像度を変換した２値化画像データから特定パターンを
   検出するパターン検出手段とからなる画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記の解像度変換手段は、特定パターン
   の検出範囲内の２値化画素の数に応じて、解像度変換方
   法を選択することを特徴とする請求項１に記載された画
   像処理装置。
3. 【請求項３】 前記の解像度変換手段は、特定パターン
   の検出範囲内の２値化画像の変化点の数に応じて、解像
   度変換方法を選択することを特徴とする請求項１に記載
   された画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記の解像度変換手段は、特定パターン
   の検出範囲内の２値化画像の変化点数と、解像度変更後
   の２値化画像の変化点数を比較して、解像度変換方法を
   決定することを特徴とする請求項１に記載された画像処
   理装置。
5. 【請求項５】 入力多値画像データから特定色を抽出し
   て２値化し、 ２値化画像データをより低い解像度に変換する複数の解
   像度変換方法の中から、特定パターンの絵柄に応じて１
   つの解像度変換方法を選択し、 選択された解像度変換方法を用いて、２値化により得ら
   れた２値化画像データの解像度を変換し、 解像度を変換した２値化画像データから特定パターンを
   検出する画像処理方法。