JP2005286696A

JP2005286696A - 像域分離回路

Info

Publication number: JP2005286696A
Application number: JP2004097775A
Authority: JP
Inventors: Akira Ito; 明伊東
Original assignee: NEC Engineering Ltd
Current assignee: NEC Engineering Ltd
Priority date: 2004-03-30
Filing date: 2004-03-30
Publication date: 2005-10-13

Abstract

【課題】像域分離精度を向上させた小規模の像域分離回路を提供する。
【解決手段】黒閉領域検出回路１２は、ラインメモリ１１からの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である黒閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する。白閉領域検出回路１３は、ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である白閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する。黒閉領域検出回路および白閉領域検出回路は、注目画素が参照エリアの角であるかを判定する第１の判定式と、注目画素が参照エリアの辺であるかを判定する第２の判定式とを用いて網点の隣接画素との接続を判定することにより参照領域の中心部からの連続性を判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、印刷業界における印刷装置の画処理部に使用する像域分離回路に関する。

一般的に、この種の像域分離回路は、印刷の画像処理において２値化された入力画像を網点領域と線画領域にわけて画像処理を行うことを目的として用いられている。

図７は、従来の像域分離回路の一例を示すブロック図である（例えば、特許文献１参照）。網点化された２値化画像が黒閉領域検出回路４４と白閉領域検出回路４６に入力端子２０１から入力される。黒閉領域検出回路４４は２値化画像の黒閉領域を検出して記憶回路４５に蓄積し、白閉領域検出回路４６は２値化画像の白閉領域を検出して記憶回路４７に蓄積する。

網点中心検出回路４０は入力された２値化画像の中心を検出して周期情報記憶回路４１に記憶し、周期検出回路４２は周期情報記憶回路４１における蓄積内容から網点の周期を検出する。分離情報記憶回路４３は網点の周期検出結果を保存する。

論理和回路４８は、分離情報記憶回路４３と記憶回路４５と記憶回路４７の各出力の論理和をとる。補正回路４９は、この網点領域の情報を入力して、規定の周期性があるものについては網点領域とする。そして、タイミングの補正を行って最終的な像域分離情報を出力端子２０２から出力する。

平１−１３２２７４（第１頁ー第９頁、図１）

網点が閉領域をとる特徴を用いた像域分離方法では網点の５０％近傍で隣接網点と接続が発生し閉領域が存在しなくなる現象が発生し、閉領域がうまく検出できない現象が発生する。そのため上述した従来技術は、網点の周期を検出し、規定の周期性があるものについては網点領域とすることで検出できなかった網点領域の補正を行っている。

しかしながら、この従来技術では、周期検出で使用する網点の周期は網点角度と階調数により大きく異なり、画像によっては周期検出性能が著しく低下するので、像域分離精度が低下するという第１の問題点がある。

また、閉領域検出回路に加えて、周期検出回路が必要となるため、回路規模が大きくなるという第２の問題点がある。

そこで、本発明の目的は、像域分離精度を向上させた小規模の像域分離回路を提供することにある。

請求項１に記載の発明は、印刷装置の画処理部に使用する像域分離回路において、原画像の閉領域を判断するのに、注目画素が参照エリアの角であるかを判定する第１の判定式と、注目画素が参照エリアの辺であるかを判定する第２の判定式とを用いて網点の隣接画素との接続を判定することにより参照領域の中心部からの連続性を判定する閉領域検出回路を設けたことを特徴とする像域分離回路である。

請求項２に記載の発明は、印刷装置の画処理部に使用する像域分離回路において、入力端子から２値化された原画像データを入力し領域検出を行うための参照エリアを確保するために蓄えるラインメモリと、ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である黒閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する黒閉領域検出回路（図１の１２）と、ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である白閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する白閉領域検出回路（図１の１３）とを設け、黒閉領域検出回路および白閉領域検出回路は、注目画素が参照エリアの角であるかを判定する第１の判定式と、注目画素が参照エリアの辺であるかを判定する第２の判定式とを用いて網点の隣接画素との接続を判定することにより参照領域の中心部からの連続性を判定することを特徴とする像域分離回路である。

請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の発明において、黒閉領域検出回路および白閉領域検出回路は、第１の判定式と第２の判定式を参照エリアにおける中心部を取り巻く全ての外周部について同時に実行することを特徴とする像域分離回路である。

請求項４に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の発明において、参照エリアにおける中心部を取り巻く全ての外周部についての第１の判定式と第２の判定式は論理圧縮されたものであることを特徴とする像域分離回路である。

請求項５に記載の発明は、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の発明において、第１の判定式は、注目画素と、その内側の画素の判定結果がともに真であり、かつ注目画素を起点としてＬ字を形成するように縦方向および横方向に連なる各２つの画素から成る組のいずれかの組の全画素が真であれば、注目画素は中心からの連続性があると判定し、第２の判定式は、注目画素の値と、その内側の画素の判定結果がともに真であり、かつ注目画素の両側の画素がともに真であるか又は前記両側の画素それぞれを起点として注目画素と共にコの字を形成するように連なる２つの画素を含めた各３つの画素から成る組のいずれかの組の全画素が真であれば、注目画素は中心からの連続性があると判断することを特徴とする像域分離回路である。

本発明では網点の５０％近傍での隣接網点との接続が弱いということに着目し、中心部からの連続性を論理式で表現することにより、接続がある程度強くなければ接続していないと判断することにより、５０％近傍での誤検出を簡単な方式により解決している。

また、複雑な演算を繰り返さずに単純な論理式だけで判断するため、高速化、小規模化が容易であり、さらにFPGA（Field Programmable Gate Array)等を使用することにより非常に容易に実現することができる。

さらに、適用する網点の大きさにより参照エリアの大きさを変える必要があるが、本発明では２つの基本的な判定式を中心から周辺へ順次適用していく方式であるため、参照エリアの大きさに柔軟に対応できる。

本発明の像域分離回路は、印刷装置の画処理部に使用する像域分離回路であって、黒閉領域検出回路と白閉領域検出回路を設ける。

黒閉領域検出回路は、ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である黒閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する。白閉領域検出回路は、ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である白閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する。

黒閉領域検出回路および白閉領域検出回路は、注目画素が参照エリアの角であるかを判定する第１の判定式と、注目画素が参照エリアの辺であるかを判定する第２の判定式とを用いて網点の隣接画素との接続を判定することにより参照領域の中心部からの連続性を判定する。

図１を参照すると、本発明の一実施例としての像域分離回路が示されている。本像域分離回路は、２つのラインメモリ１１，１６、黒閉領域検出回路１２、白閉領域検出回路１３、２つの論理和回路１４，２０、ロウ・パスフィルタ１５、領域分離回路１７および２つの解像度変換回路１８，１９で構成されている。

ラインメモリ１１は入力端子１０１から２値化された原画像データを入力し、領域検出を行うための閉領域参照エリア（以下、「参照エリア」と記す）を確保するために蓄える。領域検出には図２に示すような所定の領域の参照エリアが必要となるので、例えば９ｘ９の参照エリアを使用する場合には９ライン分のラインメモリ容量が必要となる。ラインメモリ１１は、この例では原画像の９ｘ９の画素を黒閉領域検出回路１２，白閉領域検出回路１３およびラインメモリ１６に出力する。

黒閉領域検出回路１２はラインメモリ１１からの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である黒閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する。白閉領域検出回路１３はラインメモリ１１からの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である白閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する。黒閉領域とは網点濃度が５０％以下の網点領域、白閉領域とは網点濃度が５０％超の網点領域をいう。

論理和回路１４は黒閉領域検出回路１２における領域検出結果と白閉領域検出回路１３における領域検出結果を合成し、ロウ・パスフィルタ１５は誤検出を取り除く。文字部の細かい部分とか網点での複雑な画像などでは誤検出が発生することがあるが、誤検出は部分的に出る傾向があるので、ロウ・パスフィルタ１５は周りの情報と見比べて違うようであれば回りの値に合わせる処理を行うことにより誤検出を取り除く。

ラインメモリ１６は、ラインメモリ１１から入力している原画像データを、黒閉領域検出回路１２，白閉領域検出回路１３，論理和回路１４およびロウ・パスフィルタ１５における処理の遅延時間分だけ遅らせて領域分離回路１７に出力する。すなわち、領域検出分の遅れを補正するのである。

領域分離回路１７は、ロウ・パスフィルタ１６から出力される最終的な領域検出情報とラインメモリ１６からの原画像データを入力して網点画像と文字画像に分離する。解像度変換回路１８は網点画像に最適な画像処理を行い、解像度変換回路１９は文字画像に最適な画像処理を行う。最終的に再度合成され出力画像となる。ここでは１８と１９のそれぞれの画像に最適な方法で解像度変換を行っている。

論理和回路２０は、解像度変換回路１８において画像処理を施した画像と、解像度変換回路１９において画像処理を施した画像とを入力して、一つの画像に合成し出力端子１０２から出力する。

次に、図１に示した像域分離回路の動作について図２〜図６を参照して説明する。

ラインメモリ１１では、図２に示すような参照エリアを生成し、黒閉領域検出回路１２と白閉領域検出回路１３で画像の閉領域を検出する。閉領域を用いるのは、印刷業界で広く使用されている網点方式による２値化方法は、図３に示すように面積率を変化させて濃度を表現するためである。図３は網点の濃度による形状の例を示す。

図３aは２５％の網点であるが黒領域が閉領域を形成している。一方、図３ｃは７５％の網点は白領域が閉領域を形成する。この特性に着目し、閉領域が存在する領域を網点領域と判断する。しかし、図３ｂのように５０％近傍の網点では、黒領域、白領域ともに閉領域が存在しない状態が存在して誤検出の元となっている。

本像域分離回路は、この問題点を解決するために、参照エリアの中心部から周辺部への連続性を論理式で表現し、連続性の強弱を論理式に加味することにより、弱い連続性の場合を閉領域として検出することにより、５０％近傍の網点でも正常に閉領域を検出できることを特徴とする。

以下、黒閉領域検出回路１２および白閉領域検出回路１３における閉領域検出の詳細について図４と図５を用いて説明する。

図４は閉領域を検出するために使用する条件モデルを示す。閉領域検出には黒閉領域検出と白閉領域検出があるが、注目する論理が違うだけなので以下の説明は黒閉領域検出についての説明とする。

閉領域を検出するための条件としては、図４ａに示す角の条件モデルと、図４ｂに示す辺の条件モデルに場合分けを行い、中心部から周辺部へ同じ論理式を適用していくことで閉領域の判断を行う。これは、参照エリアの中心部から周辺部へ黒の判定を広げていくときに、正方形のエリアの周辺を判断するため、角の条件と辺の条件という２つの条件が存在するためである。

角の条件モデルを示す図４ａの右下角において、ｃが注目画素でありＸはその内側の画素ｘの判定結果である。注目画素ｃと、その内側の画素ｘの判定結果であるＸがともに黒であり、さらに注目画素ｃを起点として縦方向に連なる２つの画素ａとｂがともに黒であるか、または注目画素ｃを起点として横方向に連なる２つの画素ｅとｄがともに黒であれば、注目画素ｃは中心からの連続性があると判定する。したがって、注目画素ｃの判定結果Ｃは、図４ａに示す判定式（１）で表わせる。なお、実際には角は４隅に存在するので、この条件モデルをそれぞれの角に回転させたものに判定式（１）を適用する。

辺の条件モデルを示す図４ｂの右辺において、ｄが注目画素でありＸはその内側の画素ｘの判定結果である。注目画素ｄの値と、その内側の画素ｘ判定結果であるＸが共に黒であり、さらに注目画素ｄの上下の画素ｃとｅがともに黒であるか、または画素ｃを起点として左方に連なる２つの画素ａ，ｂを含めた３つの画素ａ，ｂ，ｃがともに黒であるか、または画素ｅを起点として左方に連なる２つの画素ｇ，ｆを含めた３つの画素ｅ，ｆ，ｇがともに黒であれば、注目画素ｄは中心からの連続性があると判断する。したがって、注目画素ｄの判定結果Ｄは、図４ｂに示す判定式（２）で表わせる。なお、実際には、辺は４つ存在するので、この条件モデルをそれぞれの辺に回転させたものに条件式(２)を適用する。

この２種類の判定式により、参照エリアの内側との連続性判定に依存強度がない場合には、内側と連続しているとは判断しない。このような工夫によって、網点の５０％近傍での網点同士の接続で発生する閉領域の消失問題を解決している。

次に、上述の条件式が参照エリアの中心部から周辺部へ適用されて、判定を広げていく説明を図５により説明する。図５では、参照エリアを９×９とし、原画像と、判定結果を格納するための同サイズの判定領域とが示されている。中心は基点であるため常に原画像の値がそのまま判定領域の中心に代入される。

先ず、図５ａに示すように、中心Ｅ５を囲んだＤ４，Ｆ４，Ｆ６，Ｄ６，Ｅ４，Ｆ５，Ｅ６，Ｄ５の判定領域の判断を行う。前述の角の判定式（１）と辺の判定式（２）を適用して、それぞれの判定領域を判定する。したがって、角Ｄ４，Ｆ４，Ｆ６およびＤ６に対しては図５ａに示す判定式（３）が適用され、辺Ｅ４，Ｆ５，Ｅ６およびＤ５に対しては図５ａに示す判定式（４）が適用される。

次に、その外側の領域であるＣ３、Ｇ３、Ｇ７、Ｃ７、Ｄ３，Ｅ３，Ｆ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６，Ｄ７，Ｅ７，Ｆ７の判定を行う。ここでも、角の判定式（１）と辺の判定式（２）をそれぞれ適用して、それぞれの判定領域を判定する。したがって、角Ｃ３、Ｇ３、Ｇ７およびＣ７に対しては図５ｂに示す判定式（５）が適用され、辺Ｄ３，Ｅ３，Ｆ３，Ｇ４，Ｇ５，Ｇ６，Ｃ４，Ｃ５，Ｃ６，Ｄ７，Ｅ７およびＦ７のに対しては図５ｂに示す判定式（６）が適用される。

同様にして、中心部から外周部に向かって判定を繰り返していくことで画像の連続性の判定を行う。ただし、繰り返していくという表現をしているが、実際の論理回路では中心部から外周部に向かって論理式をつなげていくことで論理式の計算ができるので実際に計算にかかる時間は回路の遅延だけとなる。

最終的な閉領域判断は、図５ｃのように注目画素である中央が黒で、なおかつ参照エリアの一番外側の外周に連続性が一つも見られない場合は参照エリアの外側へは連続性が全て切れていると判断できるので、この結果を閉領域と判断する。その判定式（７）を図５ｃに示す。

図６は上記処理結果を例示する。図６において、判定領域における「１」は連続していると判定された領域であることを示す。閉領域として判断する条件は、「１」である中心部である周辺部の１周の領域全てが「０」であることである。この場合、網点の大きさが必要であれば、中心部から順番に１周を判断していき、１周の領域全てが「０」であるかを判断するが、網点の大きさが必要でなければ一番外側の領域（Ａ１〜Ａ９，Ｊ１〜Ｊ９，１Ａ〜１Ｊ，９Ａ〜９Ｊ）全てが「０」であるかを判断すれば足りる。

図６ａでは、黒閉領域が周辺の網点と接続している原画像に対して中心部から３番目の領域までが連続していると判断されている。しかし、原画像の画素ｂ５およびｈ５は判定式（２）により辺と見なされず、この結果、４番目の領域では連続性がないと判断されている。

以上の処理は、回路的には、全ての値を論理積するだけの単純な論理で判断可能となる。また、図１からも明らかなように、黒閉領域と同時に白閉領域の検出を行っているので論理和回路１４で閉領域検出結果を合成して一つの閉領域判定結果を得ることができる。

閉領域検出で発生した誤検出については、後段のロウ・パスフィルタ１５により、それぞれ網点領域、文字領域として検出された結果で小さいエリアのものは削除することにより、より正確な結果が得られる。

最終的に得られた分離情報を基に、ラインメモリ１６でタイミングを合わせた原画像を領域分離回路１７で網点領域と文字領域に分け、解像度変換回路１８と解像度変換回路１９でそれぞれの画像に最適な画像処理が行うことが可能となる。

実施例１では閉領域の判定で一番外側の外周を判断する方式を説明したが、周辺の式は、その内側の式の結果を用いているだけなので、全ての式について同時に判断し、プライオリティ・エンコードにより最終的な判断をすることもできる。これらの式は順序回路ではなく論理式であるからである。

また、閉領域の判定に用いた判定式は中心部から外周部まで全てを繋げると複雑になるが、全ての判定式を順次に展開することなく、論理圧縮が可能となるので回路の縮小化を図ることができ、高速処理を行うことが可能である。

また、判定式（１）および判定式（２）は例示に過ぎず、これらの判定式を工夫することにより接続強度の調整と連続性の判断についての調整が可能である。

また、像域分離を行った後の網点領域と文字領域に適用する画像処理に別個の解像度変換を行う例を挙げたが、網点領域については階調カーブを調整し、文字領域については文字の線の太さをかえるといったように、他の画像処理を行う場合であっても本発明を適用できる。

本発明の像域分離回路の一実施例を示すブロック図閉領域参照エリアを例示する図２５％の網点の濃度による形状を例示する図５０％の網点の濃度による形状を例示する図７５％の網点の濃度による形状を例示する図閉領域検出に使用する判定式を説明するための図閉領域検出に使用する判定式の第１段階の適用手順を説明するための図閉領域検出に使用する判定式の第２段階の適用手順を説明するための図最終的な閉領域判断をするための判定式を示す図閉領域判定の結果を例示する図従来の像域分離回路のブロック図

符号の説明

１１ラインメモリ
１２黒閉領域検出回路
１３白閉領域検出回路
１４論理和回路
１５ロウ・パスフィルタ
１６ラインメモリ
１７領域分離回路
１８解像度変換回路
１９解像度変換回路
２０論理和回路
１０１入力端子
１０２出力端子

Claims

印刷装置の画処理部に使用する像域分離回路において、
原画像の閉領域を判断するのに、
注目画素が参照エリアの角であるかを判定する第１の判定式と、
注目画素が参照エリアの辺であるかを判定する第２の判定式と
を用いて網点の隣接画素との接続を判定することにより参照領域の中心部からの連続性を判定する閉領域検出回路を設けたことを特徴とする像域分離回路。
印刷装置の画処理部に使用する像域分離回路において、
入力端子から２値化された原画像データを入力し領域検出を行うための参照エリアを確保するために蓄えるラインメモリと、
前記ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である黒閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する黒閉領域検出回路と、
前記ラインメモリからの原画像データについて、参照エリアに基づいて網点の特徴である白閉領域の検出を行い、閉領域が存在すれば網点領域、閉領域が存在しなければ文字領域として検出結果を出力する白閉領域検出回路とを設け、
前記黒閉領域検出回路および前記白閉領域検出回路は、注目画素が参照エリアの角であるかを判定する第１の判定式と、注目画素が参照エリアの辺であるかを判定する第２の判定式とを用いて網点の隣接画素との接続を判定することにより参照領域の中心部からの連続性を判定することを特徴とする像域分離回路。
前記黒閉領域検出回路および前記白閉領域検出回路は、前記第１の判定式と前記第２の判定式を前記参照エリアにおける中心部を取り巻く全ての外周部について同時に実行することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の像域分離回路。
前記参照エリアにおける中心部を取り巻く全ての外周部についての前記第１の判定式と前記第２の判定式は論理圧縮されたものであることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の像域分離回路。
前記第１の判定式は、注目画素とその内側の画素の判定結果がともに真であり、かつ注目画素を起点としてＬ字を形成するように縦方向および横方向に連なる各２つの画素から成る組のいずれかの組の全画素が真であれば、注目画素は中心からの連続性があると判定し、
前記第２の判定式は、注目画素の値と、その内側の画素の判定結果がともに真であり、かつ注目画素の両側の画素がともに真であるか又は前記両側の画素それぞれを起点として注目画素と共にコの字を形成するように連なる２つの画素を含めた各３つの画素から成る組のいずれかの組の全画素が真であれば、注目画素は中心からの連続性があると判断することを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の像域分離回路。