JP2004145634A

JP2004145634A - 画像処理装置及び画像処理方法

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Publication number: JP2004145634A
Application number: JP2002309660A
Authority: JP
Inventors: Haruko Kawakami; 川上　晴子; Tadashi Yamamoto; 山本　直史
Original assignee: Toshiba TEC Corp
Current assignee: Toshiba TEC Corp
Priority date: 2002-10-24
Filing date: 2002-10-24
Publication date: 2004-05-20

Abstract

【課題】画像を読取る対象となる原稿に最も適したオペレータサイズとし、画像データの処理に必要なメモリ容量を小さくすると共に処理時間を短くする。
【解決手段】入力系１１から入力されるスキャンデータの一部に対して、前処理部１２１は、網点の大きさを求めるためにフーリエ変換などによる所定の統計処理を行ない、網点画像が含まれる場合には、その統計処理の結果に応じて網点よりも大きくなるようにオペレータサイズを決定する。そして、特徴量算出部１２２はそのオペレータサイズにより特徴量の算出を行なう。
【選択図】　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力される画像データ、例えば、プリスキャンデータ、または、メインスキャンデータの一部に対して所定の統計処理を行なうことにより、網点を含んでいるかいなかを判定し、網点を含んでいると判定した場合には、その網点の大きさを求め、その網点の大きさに応じてオペレータサイズの大きさを異なるようにする画像処理装置及び画像処理方法にある。
【０００２】
【従来の技術】
近年、複写機及びスキャナで処理する原稿の多くは文字画像及び階調画像の混在するものである。このような原稿の読取った画像データに対しては所定の画像処理を施すことが多い。これらの画像のうち文字画像に対しては階調数は少なくともより鮮明な画像を得るための処理を行ない、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なうことが求められる。
【０００３】
このため、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となっている。この領域識別の技術は、例えば、特公平０４−５３０５号公報などに記載されているように、所定の大きさをもつ２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、文字や形成の罫線の成分として検出する方法が一般的に多くとられている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、階調画像部分に網点が用いられることが多く、その網点のサイズは原稿によって様々なサイズのものが存在する。この様々なサイズの網点に対応するためには２次元ブロックは考えられる最大サイズの網点（一般には新聞などに使用される６５線／ｉｎｃｈ）を含むべく相当の大きさを持つことを必要とし、その結果識別に要するメモリ容量と処理時間への負担が必要以上に大きいものとなっている。
【０００５】
すなわち、上述の識別方式では、様々な網点のサイズの原稿に対して所望の領域識別をなすことが困難であり、総ての網点サイズの原稿に対応すべく最大サイズのオペレータを利用した場合は、必要とするメモリ容量及び判定に要する処理時間が膨大なものになってしまうおそれがある。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その目的は、画像を読取る対象となる原稿に最も適した参照領域とすることにより、識別に要するメモリ容量及び処理時間の負担軽減を図ることができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、処理対象画像に対してその画像が網点を含んでいるのかいないのかを判定し、更に対象画像が網点を含む原稿はその網点の大きさを判定し、識別に用いるオペレータサイズをその網点のサイズより大きくなるように異ならせて設定するものにある。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の各実施の形態について図面を参照して説明する。
なお、本発明の画像処理装置を、この画像処理装置を有するデジタルカラー複写機などの画像形成装置に適用した場合で説明する。
【０００９】
（第１の実施の形態）
図１は本発明に係る画像形成装置の概略構成を示す図である。この図１においては入力手段である入力系１１、画像処理装置１２、出力系１３が示され、画像処理装置１２は、前処理部１２１、特徴量算出部１２２、識別部１２３で構成されている。
【００１０】
入力系１１は、例えばスキャナ部である。このスキャナ部は、スキャナＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、画像補正部、ＣＣＤドライバ、スキャナモータドライバなどで構成され、プリスキャンモードまたはスキャンモードで所定の原稿の画像を読取り、その読取った画像データを画像処理装置１２に入力する。
【００１１】
出力系１３は、例えば、プリンタ部である。このプリンタ部は、プリンタＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、レーザドライバ、ポリゴンモータドライバ、紙搬送部、現像プロセス部、オプション部、定着制御部などで構成され、画像処理装置１２から出力される画像データの印刷を行なう。
【００１２】
次に、入力系１１からスキャンモードで読取られた原稿のスキャンデータが画像処理装置１２に入力されたときの画像処理について説明する。
画像処理装置１２においては、入力系１１から供給されたスキャンデータは前処理部１２１と特徴量算出部１２２とに供給される。
【００１３】
先ず、前処理部１２１の動作について説明する。前処理部１２１においては、スキャンデータを複数の領域に分割し、処理対象となる画素を含む領域に対して統計処理として周波数成分を検出する周波数解析を行なう（演算手段）。この周波数成分の検出は、例えば、デジタルフーリエ変換を利用して検出する。この周波数解析において入力の分解能は一般的な擬似中間調の粗さ（２００ｄｐｉ程度）よりも細かい分解能（少なくとも３００ｄｐｉ程度）で読取ることが必要である。
【００１４】
図２は上記統計処理により検出された周波数成分の周波数分布を示す図である。図２（ａ）は文字原稿のスキャンデータの周波数分布を示し、（ｂ）及び（ｃ）は網点が含まれる網点原稿のスキャンデータの周波数分布を示している。なお、図２（ｂ）と（ｃ）とは、異なる網点の大きさの周波数分布であり、（ｂ）で読取った原稿の網点は（ｃ）で読取った原稿の網点より大きい場合の周波数分布である。
【００１５】
図２（ａ）で示す文字原稿の周波数分布は、読取り系のナイキスト周波数等において多少のピークが存在している。図２（ｂ）及び（ｃ）の網点原稿の周波数分布は、網点の周期に相当する特定の高周波領域に非常に高い値のピークが発生している。
【００１６】
すなわち、図２（ａ）から（ｃ）を比較すると、文字原稿もナイキスト周波数等において多少のピークが存在するものもあるが、そのピーク値の示す頻度は網点原稿に特徴的なピーク値と比較するとピーク値そのものも小さくかつ比較的低周波領域に存在している。
【００１７】
前処理部１２１は周波数解析を行なうときに、ピークの存在を調べる周波数領域を予め設定しておくと共に周波数解析により得られたピーク値を白地原稿と文字原稿とを比較するための第１の閾値、この第１の閾値より大きい値に設定され文字原稿と網点原稿とを比較するための第２の閾値を設定しておく。
【００１８】
従って、前処理部１２１は、ピークの存在を調べたデータのピーク値が第１の閾値より大きいか否かを判定し、この判定において第１の閾値よりもピーク値が大きいと判定した場合、文字画像が存在する可能性が高いものと判定する。
【００１９】
また、文字画像が存在すると判定すると、そのピーク値が第２の閾値よりも大きいか否かを判定し、この判定において第２の閾値よりもピーク値が大きいと判定した場合、網点画像が存在すると判定する。
【００２０】
次に、参照領域であるオペレータサイズの決定方法について説明する。オペレータサイズは、複数の大きさのものが予め設定されており、以下の処理により最適画素数を求めてオペレータサイズを設定する。
【００２１】
前処理部１２１は、網点画像が存在すると判定すると、上述の処理によりナイキスト周波数を推定できる。その周波数の周期成分の一単位の大きさに応じて、その周期成分の一単位より大きくなるようにオペレータサイズを決定する。すなわち、画像のサンプリング周波数をＮ０ｃｐｉ、上述の処理により推定できるナイキスト周波数をＮ１ｃｐｉ、整数化する処理を示す記号をＩＮＴとすると識別に最低限必要なオペレータのサイズの最低画素数ｎ０は、
ｎ０　＝　ＩＮＴ　（Ｎ１／Ｎ０＋１．０）　　　　　　　　　　　　　…（１）
より求めることができる。
【００２２】
従って、入力された画像データの一画素にオペレータサイズの大きさを乗じた大きさは、周期成分の一単位の大きさよりも大きくなる。
【００２３】
このようにしてオペレータサイズは決定されるが、実際には網点のサイズをカバーするだけの画素数では当該網点と文字・罫線との分離度はあまりよくないという傾向が実験的に確認されているので、最適なオペレータサイズを示す最適画素数ｎは、ｎ０に２を加算してｎ０＋２以上とする。ただし、網点のサイズに対して読取り画素の大きさが極端に小さい場合は、加算する画素数を多めにとる必要があるため最適画素数ｎに加算する値は多少前後する。
【００２４】
なお、前処理部１２１は、前記周波数分布から周期成分が含まれないと判定した場合は、予め設定された複数のオペレータサイズから例えば、３×３の画素で構成された最小のオペレータサイズを設定する。
【００２５】
図３は特徴量算出部１２２において特徴量の算出に用いる画素の配置を示す模式図である。図３（ａ）は、前述の最小のオペレータサイズを示しており、斜線部分は特徴量の算出に用いる画素を示している。従って、この場合３×３の総ての画素を使用して特徴量を算出する。
【００２６】
しかしながら、上述した（１）式より求めた最適画素数ｎによるオペレータサイズが大きい場合には、画像処理においてメモリ容量が多く必要となり計算時間が非常にかかるなどの問題が発生する。ところが、網点のサイズが大きいのであれば特徴量の算出に用いる画素の間隔は広くしても識別精度への影響は少なくて済むため、例えば、図３（ｂ）に示すように、オペレータサイズが大きい場合には、画素の間隔を同サイズの小さい場合と比較して飛び飛びの画素を用いて特徴量の算出を行なうようにする。これにより、画像処理に必要なメモリ容量をさらに小さくすると共に時間の短縮を図ることができる。
【００２７】
前処理部１２１において上述の処理によって決定されたオペレータサイズのデータは特徴量算出部１２２に供給される。また、前処理部１２１からスキャンデータ、周波数解析の判定結果のデータなどは識別部１２３に供給される。
【００２８】
次に、特徴量算出部１２２の動作について説明する。特徴量算出部１２２においては、すでに入力されているスキャンデータに対して、オペレータサイズに基づいて対象画像領域を複数の領域に分割して領域内の画素全体に対して、例えば、エッジ成分検出処理を行なうことにより特徴量の算出を行なう（算出手段）。ここで、特徴量とは、例えば、信号の微分値の大きさ、または、二つ以上の方向に対する微分値の偏りを表すものである。
【００２９】
このようにエッジ成分検出処理を行なうのは、上述の記周波数解析から得られる判定結果だけでも、識別部１２３において文字画像であるか網点画像であるか、さらに網点画像に文字画像が含まれる場合にはその文字画像領域の有無などある程度のことは識別可能であるが、より識別の精度を上げるためには、特開昭５８−３３７４号公報などで開示されているＢＡＴ法によりエッジ成分の検出を行ない、その有無を判定することが有効だからである。
【００３０】
図４は、特徴量算出部１２２においてＢＡＴ法により算出したＢＡＴ特徴量のヒストグラムを表したグラフである。図４（ａ）は文字画像のものであり、（ｂ）は網点画像のものである。図４（ａ）及び（ｂ）から文字画像のＢＡＴ特徴量は所定の閾値以上の画素が存在するのに対し、写真画像のＢＡＴ特徴量のヒストグラムは所定の閾値以上の画素がほとんどなくなることを示している。
【００３１】
次に識別部１２３の動作について説明する。識別部１２３においては、前処理部１２１及び特徴量算出部１２２から供給されたデータに基づいて、識別に関わるパラメータの切り替えを行なう。
【００３２】
この識別に関わるパラメータは、ＢＡＴ特徴量により文字原稿と網点原稿とを比較するための第３の閾値などである。このＢＡＴ法によって求めた特徴量に対して識別に用いる第３の閾値については例えば、次のように求める。
【００３３】
網点画像と文字画像の特徴量の累積ヒストグラムを図５に示しており、グラフｇ１は文字画像、グラフｇ２は網点画像の累積ヒストグラムを示している。例えば、同図においてグラフｇ３で示す閾値として特徴量に対してレベルを設定しているように網点に属する画素のうち特徴量の高い画素１％を文字として誤判定しても画質面への影響が少ないものとして特徴量に対する第３の閾値として閾値レベルを設定する。すなわち、特徴量の累積ヒストグラムに基づいて、第３の閾値が切り替えられる。
【００３４】
さらに、識別部１２３は特徴量算出部１２２から供給されたデータからＢＡＴ特徴量の値が第３の閾値より大きいか否かを判定する。すなわち、ＢＡＴ特徴量の値が第３の閾値より大きいときには文字画像と判定し、ＢＡＴ特徴量が所定の値より小さいときには網点画像と判定する。
【００３５】
このように識別部１２３においては、前処理部１２１から供給されたスキャンデータ、予め設定された周波数領域と所定の閾値による判定及びＢＡＴ特徴量を利用した判定との両者を合わせて文字画像であるか網点画像であるか、さらに網点画像に文字画像が含まれる場合にはその文字画像領域を抽出する。
【００３６】
そして、文字と識別された画素に対しては、例えば、高域強調フィルタを適用して文字画像がより読みやすいように加工され出力系に出力される。一方非文字と識別された画素に対しては、例えば、ローパスフィルタを適用するなどして滑らかな階調画像となるように加工され出力系に出力される。このとき、画像データにフィルタをかけるときに使用される乗算係数は、識別された領域によって異なる乗数を使用するものとする。
【００３７】
この第１の実施の形態によると、文字画像と網点画像が混在した画像に対して、対象原稿に用いられている網点の有無、網点が有る場合にはその網点のサイズに応じて、自動的に最適画素数であるオペレータサイズを決定することにより、必要なメモリ容量を小さくできると共に処理時間を短縮できる。
【００３８】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について述べる。なお、前述した実施の形態と同一の部分には同一の符号を付し詳細な説明は省略する。
【００３９】
前記第１の実施の形態と異なる構成は、表示部及び入力部からなるコントロールパネル１４から前処理部１２１を介して識別部１２３と特徴量算出部１２２とに指示を入力できる構成となっていることである（選択手段）。
【００４０】
従って、第１の実施の形態のようにスキャンデータを用いて入力された原稿に対して自動的に、文字画像と網点画像が混在した画像に対して、対象原稿に用いられている網点の有無、網点が有る場合にはその網点のサイズを検出するのではなく、ユーザが対象画像の種類をコントロールパネル１４上にて選択してその選択結果を特徴量算出部１２２及び識別部１２３へ供給し、その選択結果に応じて特徴量算出部１２２の特徴量の算出に用いるオペレータサイズを調整し、識別部１２３の識別パラメータを切り替えるようになる。
【００４１】
例えば、ユーザが文字画像をコントロールパネル１４から選択した場合には、文字画像と網点画像が混在している原稿に対しても、文字画像に設定されたオペレータサイズが設定され、ユーザが網点画像を選択した場合には、第１の実施の形態と同様にオペレータサイズが調整される構成とする。
【００４２】
この第２の実施の形態によると、コントロールパネル１４からユーザが選択した原稿の種類に応じて、例えば、網点のモアレ発生の抑制よりも文字の読みやすさを優先させるなどユーザが所望する出力画像に近い処理結果を得ることができる。
またユーザが、文字画像、網点画像のいずれか一方の処理のみを切り替えたい場合に、容易に対応することができる。
【００４３】
なお、前述した各実施の形態において、入力系１１から入力される画像データはスキャン時のスキャンデータについて、前処理部１２１で入力されたスキャンデータによりオペレータサイズを決定する構成としたが、別途、プリスキャンデータを処理する処理部を設け、プリスキャンモードにおいて取得したプリスキャンデータに対して周波数解析を行ない、その周波数解析の結果に応じてオペレータサイズを決定し、そのオペレータサイズのデータを特徴量算出部１２２に供給する構成とてしても良い。
【００４４】
また、前述した各実施の形態は本発明を画像形成装置に適用した場合について述べたがこれに限定するものではない。
【００４５】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、識別に要するメモリ容量及び処理時間の負担軽減を図ることが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】本発明の第１の実施の形態における画像処理装置の構成を示す図。
【図２】同実施の形態における画像別の周波数成分の違いを示すグラフ。
【図３】同実施の形態における特徴量の算出に用いる画素の配置を示す模式図。
【図４】同実施の形態における特徴量の原稿の種類別の頻度を示すグラフ。
【図５】同実施の形態における識別のパラメータを決定するための特徴量のヒストグラムを示すグラフ。
【図６】本発明の第２の実施の形態における画像処理装置の構成を示す図。
【符号の説明】
１１…入力系
１２…画像処理装置
１２１…前処理部
１２２…特徴量算出部
１２３…識別部
１３…出力系
１４…コントロールパネル

Claims

入力手段から入力される画像データの画像処理を行なう画像処理装置において、
前記入力手段から入力される画像データに対して所定の統計処理を行なう演算手段と、
前記入力手段から入力される画像データに対して対象となる画素を含む参照領域について所定の特徴量を算出する算出手段とを設け、
前記算出手段で特徴量を算出するに際し、前記統計処理の結果に応じて特徴量の算出に用いる参照領域の大きさを異ならせることを特徴とする画像処理装置。
前記特徴量の算出に用いる参照領域の大きさは、前記統計処理の結果から周期成分が含まれるか否かの判定を行ない周期成分が含まれると判定した場合に、その周期成分の一単位の大きさに応じて異ならせることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
前記特徴量の算出に用いる参照領域の大きさは、前記統計処理の結果から周期成分が含まれるか否かの判定を行ない周期成分が含まれないと判定した場合に、予め設定された複数の参照領域から最小の参照領域に設定することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
前記参照領域内の画素間隔は、参照領域の大きさに応じて異ならせることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
前記演算手段の統計処理は、フーリエ変換を用いて行なう処理であることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
前記入力手段から入力された画像データの一画素に参照領域の大きさを乗じた大きさは、前記周期成分の一単位の大きさより大きいことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
前記算出手段で算出された特徴量に従って属性を識別する識別手段を設け、
その識別手段で識別された属性に従って、乗算処理に用いる係数を異ならせることを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
前記特徴量とは、信号の微分値の大きさ、または、二つ以上の方向に対する微分値の偏りを表すものであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
入力手段から入力される画像データの画像処理を行なう画像処理装置において、
前記画像データに対して所定の統計処理を行なう演算手段と、
前記入力手段から入力される画像データに対して対象となる画素を含む参照領域について所定の特徴量を算出する算出手段と、
入力される原稿の種類の選択を受け付ける選択手段とを設け、
前記算出手段で特徴量を算出するに際し、前記選択手段により受け付けた選択に応じて特徴量の算出に用いる参照領域の大きさを異ならせることを特徴とする画像処理装置。
入力手段から入力される画像データの画像処理を行なう画像処理方法において、
前記入力手段から入力される画像データに対して所定の統計処理を行ない、この統計処理の結果に応じて前記画像データに対して対象となる画素を含む参照領域の大きさを異ならせて所定の特徴量を算出する画像処理方法。
入力手段から入力される画像データの画像処理を行なう画像処理方法において、
入力される画像の種類の選択を受け付け、前記入力手段から入力される画像データに対して所定の統計処理を行ない、前記受け付けた選択に応じて前記画像データに対して対象となる画素を含む参照領域の大きさを異ならせて所定の特徴量を算出する画像処理方法。