JP2021097288A - 画像処理システムおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 原稿の画像に含まれる線を、原稿に忠実に再現できるシステムやプログラムを提供すること。【解決手段】 画像処理システムは、画像を構成する複数の画素の画素値に基づき、線を構成する画素を検出する検出手段と、検出手段により検出された画素の画像における分布に基づき、出力する画像の解像度を決定する決定手段とを含む。【選択図】 図３

Description

本発明は、画像を処理するシステムおよびその画像の処理をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。

原稿を読み込んだ後、画像データの内容から自動で解像度を決定し、決定した解像度に変換して出力する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術では、個々の画素が文字画像の一部であるか、写真画像の一部であるかを判断し、文字画像の場合は解像度を上げ、写真画像の場合は解像度を低くし、文字画像と写真画像の両方を高品位に出力することを可能にしている。

しかしながら、上記の技術では、図面や道路地図等に含まれる線が文字画像ではないことから、高解像度に設定することができず、線を原稿に忠実に再現することが困難であるという問題があった。

本発明は、上記の問題に鑑みなされたものであり、原稿の画像に含まれる線を、原稿に忠実に再現することが可能なシステムおよびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、画像を処理するシステムであって、
画像を構成する複数の画素の画素値に基づき、線を構成する画素を検出する検出手段と、
検出手段により検出された画素の画像における分布に基づき、出力する画像の解像度を決定する決定手段と
を含む、画像処理システムを提供する。

本発明によれば、原稿の画像に含まれる線を、原稿に忠実に再現することが可能となる。

本実施形態に係る画像処理システムの構成例を示した図。 画像処理部の構成例を示した図。 処理パラメータ決定部の構成例を示した図。 原稿を４つの領域に４分割した例を示した図。 白地上細線エッジ分布判定部の構成例を示した図。 白地上細線エッジ画素検出回路の構成例を示した図。 エッジ画素検出回路の構成例を示した図。 黒画素パターンの例を示した図。 白画素パターンの例を示した図。 白地背景検出回路の構成例を示した図。 白画素検出パターンの一例を示した図。 注目画素の補正方法の第１の例を示した図。 注目画素の補正方法の第２の例を示した図。 色地上細線分布判定部の構成例を示した図。 色地上細線画素検出回路の構成例を示した図。 尾根画素検出回路の構成例を示した図。 べた画素検出回路の構成例を示した図。 注目画素の補正方法の第３の例を示した図。 色判定回路の構成例を示した図。 画像処理システムにより実行される処理の流れを示したフローチャート。

図１は、本実施形態に係る画像処理システムの構成例を示した図である。画像処理システムは、画像入力装置と、画像処理装置とを含む。画像入力装置は、原稿を読み取り、画像データを出力する装置である。画像処理装置は、画像入力装置が出力した画像データに対し、所定の処理を行う装置である。

画像入力装置と画像処理装置は、別個の装置として構成されていてもよいし、図１に示すように、これら２つの装置を１つの筐体内に実装した画像形成装置（MFP）として構成されていてもよい。

ＭＦＰ１０は、画像入力部１１と、送信部１２と、操作部１３と、画像処理部１４と、制御部１５とを含む。

画像入力部１１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の撮像素子を含むカラースキャナにより構成される。画像入力部１１は、例えばＣＣＤを用いて原稿１６からの反射光像をＲＧＢ（R：赤、G：緑、B：青）のアナログ信号として読み取る。画像入力部１１が読み取った画像の解像度は、入力解像度として参照され、例えば６００ｄｐｉ（dots per inch）×３００ｄｐｉである。

送信部１２は、ネットワークカードやモデム等により構成される。送信部１２は、公衆送信網、ＬＡＮ（Local Area Network）、インターネット等の通信ネットワークに接続可能で、ファクシミリや電子メール等の通信方法により、通信ネットワークを介して外部へ画像データを送信する。

操作部１３は、操作パネル等とされ、ユーザが動作モード等を設定するための設定ボタンやテンキーと、設定画面や動作状況等を表示する表示部とを含む。操作部１３は、動作モードの選択画面を表示する。例えば、操作部１３においてｓｃａｎ ｔｏ ｍａｉｌモードが選択された場合、送信部１２は、画像データを電子メールに添付し、設定された送信先へ送信する。

画像処理部１４は、画像入力部１１により入力された画像に対し、所定の処理を実行する。画像処理部１４は、所定の処理として、例えば階調補正、色補正、解像度変換等を行う。画像処理部１４は、処理した画像を画像データとして送信部１２へ出力する。制御部１５は、ＣＰＵにより構成され、ＭＦＰ１０で実行される各種の処理を制御する。

図２は、図１に示した画像処理部１４の構成例を示した図である。画像処理部１４は、Ａ／Ｄ変換部２０と、シェーディング補正部２１と、入力階調補正部２２と、領域分離処理部２３と、色補正部２４と、処理パラメータ決定部２５と、空間フィルタ処理部２６と、解像度変換処理部２７と、出力階調補正部２８と、圧縮処理部２９とを含む。なお、Ａ／Ｄ変換部２０等の各部は、回路により構成することもできるし、ＣＰＵがプログラムを実行し、ＣＰＵを各部として機能させることも可能である。

Ａ／Ｄ変換部２０は、画像入力部１１により入力されたＲＧＢのアナログ信号の画像を、ＲＧＢのデジタル信号の画像データに変換する。Ａ／Ｄ変換部２０は、変換した画像データをシェーディング補正部２１へ出力する。

シェーディング補正部２１は、入力されたＲＧＢの画像データに対し、画像入力部１１が備えるカラースキャナの照明系、結像系、撮像系で生じる各種の歪みを取り除く処理を実行する。シェーディング補正部２１は、歪みを取り除いた画像データを入力階調補正部２２へ出力する。

入力階調補正部２２は、入力された画像データに対し、カラーバランスの調整、下地濃度の除去、コントラストの調整等の画質調整処理を実行する。入力階調補正部２２は、画質調整を行った画像データを領域分離処理部２３へ出力する。

領域分離処理部２３は、入力された画像データの画像を構成する各画素を、文字領域、網点領域、写真領域のいずれかに分離する。領域分離処理部２３は、分離結果に基づき、各画素がどの領域に属しているかを示す情報（領域識別信号）を空間フィルタ処理部２６へ出力する。なお、領域分離処理部２３は、画像データを色補正部２４および処理パラメータ決定部２５へ出力する。

色補正部２４は、入力された画像データに対し、表示装置の表示特性に適合したＲ’Ｇ’Ｂ’の画像データへ変換する。色補正部２４は、変換した画像データを空間フィルタ処理部２６へ出力する。

処理パラメータ決定部２５は、解像度変換処理部２７で画像データを最適な解像度に変換するための出力解像度を決定する。

空間フィルタ処理部２６は、色補正部２４から入力された画像データに対し、領域分離処理部２３から入力された情報を基に、デジタルフィルタによる空間フィルタ処理を実行し、空間周波数特性を補正する。これにより、画像のぼやけや粒状性劣化を改善する。空間フィルタ処理部２６は、ぼやけ等を改善した画像データを解像度変換処理部２７へ出力する。

解像度変換処理部２７は、処理パラメータ決定部２５により決定された所望の解像度の画像データになるように解像度変換処理を実行する。解像度変換処理部２７は、例えば入力解像度が主走査方向６００ｄｐｉ×副走査方向３００ｄｐｉで、処理パラメータ決定部２５が決定した解像度が３００ｄｐｉ×３００ｄｐｉである場合、主走査方向の解像度が１／２であるから、主走査方向の２画素毎に平均値を求め、それを出力値とすることで、決定した解像度の３００ｄｐｉ×３００ｄｐｉへ解像度変換を行う。解像度変換処理部２７は、解像度変換した所定解像度の画像データを出力階調補正部２８へ出力する。

出力階調補正部２８は、入力された画像データに対し、必要に応じてかぶりやハイライトの下地が消えるように、あるいは薄くなるように出力階調補正を実行する。かぶりは、画像の一部が暗く表示される現象で、ハイライトは、画像の一部が明るく（白く）表示される現象である。出力階調補正部２８は、階調補正を行った画像データを圧縮処理部２９へ出力する。

圧縮処理部２９は、Ｒ’Ｇ’Ｂ’信号からなる画像データに対し、操作部１３において設定されたファイル圧縮のためのファイルフォーマットに従い、圧縮処理を実行する。ファイルフォーマットとしては、ＪＰＥＧ（Joint Photographic Experts Group）、ＧＩＦ（Graphics Interchange Format）、ＰＮＧ（Portable Network Graphics）等が挙げられる。圧縮処理部２９は、圧縮処理により圧縮データを生成し、送信部１２へ出力する。

ここでは、圧縮処理部２９が送信部１２へ出力する構成を示したが、これに限定されるものではなく、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の記憶媒体やハードディスクに格納するように構成されていてもよい。

図３は、図２に示した処理パラメータ決定部２５の構成例を示した図である。処理パラメータ決定部２５は、白地上細線エッジ分布判定部３０と、色地上細線分布判定部３１と、総合判定部３２とを含む。

白地上細線エッジ分布判定部３０は、原稿中から白地上の細線エッジに属する画素を検出し、検出した画素の数を領域毎にカウントし、各領域につきカウントした数が閾値を超えるかどうかを判定し、その判定結果を出力する。白地上の細線エッジに属する画素は、細線と白地との境界部分に存在する画素である。ここでは、白地上の黒色の細線エッジに属する画素を検出するものとして説明するが、白地上の灰色の細線エッジや、黒地上の白色または灰色の細線エッジや、灰色の背景上の白色または黒色の細線エッジ等を検出するものであってもよい。線は、線幅が一定の太さを超える線（例えば太線）であってもよいが、太線は比較的再現がしやすいことから、以下、線幅が一定以下の細線として説明する。

領域は、図４に示すように原稿１６の画像を４分割した場合、向かって左上の領域Ａと、右上の領域Ｂ、左下の領域Ｃ、右下の領域Ｄの４つの領域となる。白地上細線エッジ分布判定部３０は、各領域につき、細線のエッジに位置する画素を検出してカウントし、それぞれが閾値を超えるかどうかを判定する。白地上細線エッジ分布判定部３０は、閾値を超えるか否かを示す判定結果をそれぞれ１ｂｉｔのデータとして出力する。この例では、４つの領域が存在するため、白地上細線エッジ分布判定部３０は、４ｂｉｔのデータを出力する。なお、領域は、４分割に限られるものではなく、９分割や１６分割等であってもよい。

図５は、白地上細線エッジ分布判定部３０の構成例を示した図である。白地上細線エッジ分布判定部３０は、白地上の細線エッジに属する画素を検出する白地上細線エッジ画素検出回路４０と、４つのカウンタ回路４１と、４つの閾値処理回路４２とを含んで構成される。

白地上細線エッジ画素検出回路４０は、８ビットのデータとして入力された画像データから白地上の細線エッジに属する画素を検出する。なお、画像データは、説明の都合上、８ビットのデータとして説明するが、これに限られるものではない。８ビットのデータは、原稿の白側を「２５５」付近、黒側を「０」付近とする。

図６は、白地上細線エッジ画素検出回路４０の構成例を示した図である。白地上細線エッジ画素検出回路４０は、ＭＡＸ回路５０と、ＭＩＮ回路５１と、エッジ画素検出回路５２と、白地背景検出回路５３と、ＡＮＤ回路５４とを含んで構成される。

画像データは、ＲＧＢの３つの色成分のデータを含み、各色成分のデータがＭＡＸ回路５０、ＭＩＮ回路５１へ入力される。ＭＡＸ回路５０は、３つの色成分のデータのうち、最も大きい値をもつデータを出力し、ＭＩＮ回路５１は、３つの色成分のデータのうち、最も小さい値をもつデータを出力する。出力された２つのデータは、エッジ画素検出回路５２へ入力される。また、ＭＡＸ回路５０から出力されたデータは、白地背景検出回路５３へも入力される。

図７は、エッジ画素検出回路５２の構成例を示した図である。エッジ画素検出回路５２は、黒色の線（文字を含む）の一部と線に連続した白地の一部が共存する画素領域を検出する。エッジ画素検出回路５２は、２値化Ａ回路６０と、黒画素パターンマッチング回路６１と、計数Ａ回路６２と、２値化Ｂ回路６３と、白画素パターンマッチング回路６４と、計数Ｂ回路６５と、ＡＮＤ回路６６と、判定回路６７とを含んで構成される。

ＭＩＮ回路５１から出力されたデータは、２値化Ａ回路６０へ入力される。２値化Ａ回路６０は、入力されたデータを所定の閾値と比較し、非低レベル（非黒）／低レベル（黒）に２値化し、黒画素パターンマッチング回路６１へ出力する。

黒画素パターンマッチング回路６１は、例えば注目すべき画素（注目画素）を中心とした３×３の画素群（マトリックス）の非黒／黒のパターンと、図８に示すパターンとのパターンマッチングを行う。マトリックスのパターンが、図８に示すいずれかのパターンと一致した場合、黒画素パターンマッチング回路６１は、注目画素を連結黒画素と判定し、連結黒画素であることを示す信号「１」を判定結果として出力する。連結黒画素は、一方に延びるように少なくとも２つの黒画素と連結される黒画素である。図８は、黒丸が含まれる画素７０は、黒でなければならない画素（黒画素）で、無印の画素７１は、白、黒を問わない画素である。

黒画素パターンマッチング回路６１は、両者のパターンが一致しない場合、判定結果として信号「０」を出力する。

計数Ａ回路６２は、黒画素パターンマッチング回路６１から出力された「１」の個数（連結黒画素の個数）を、注目画素を中心とした、例えば３×３のマトリックス内について計数する。計数Ａ回路６２は、計数した値が一定値（例えば２）以上の場合「１」を出力し、一定値未満の場合「０」を出力する。

ＭＡＸ回路５０から出力されたデータは、２値化Ｂ回路６３へ入力される。２値化Ｂ回路６３は、入力されたデータを所定の閾値と比較し、非高レベル（非白）／高レベル（白）に２値化し、白画素パターンマッチング回路６４へ出力する。

白画素パターンマッチング回路６４では、例えば注目画素を中心とした３×３のマトリックスの非白／白のパターンと、図９に示すいずれかのパターンとが一致した場合、注目画素を連結白画素と判定し、連結白画素であることを示す信号「１」を出力する。図９は、白丸が含まれる画素７２は、白でなければならない画素で、無印の画素７３は、白、黒を問わない画素である。

白画素パターンマッチング回路６４は、両者のパターンが一致しない場合、判定結果として「０」を出力する。

計数Ｂ回路６５は、白画素パターンマッチング回路６４から出力された信号「１」の個数（連結白画素の個数）を、注目画素を中心とした、例えば３×３のマトリックス内について計数する。計数Ｂ回路６５は、計数した値が一定値（例えば２）以上の場合「１」を出力し、一定値未満の場合「０」を出力する。

計数Ａ回路６２および計数Ｂ回路６５から出力された値は、ＡＮＤ回路６６へ入力される。ＡＮＤ回路６６は、２つの値の論理積による論理演算を行い、演算結果を判定回路６７へ出力する。ＡＮＤ回路６６は、例えば注目画素を中心とした３×３のマトリックス内に２個以上の連結黒画素および２個以上の連結白画素が同時に存在するとき、「１」を出力する。ＡＮＤ回路６６は、「１」を出力したときの注目画素を仮エッジ画素とする。

判定回路６７は、例えば注目画素を中心とした５×５のマトリックス内に仮エッジ画素が一定個数（例えば１個）以上あれば、注目画素または注目画素を含む一定の大きさのブロックをエッジ領域と判定し、「１」を出力する。ブロックの大きさは、例えば５×５のマトリックスとすることができるが、これに限られるものではない。エッジ領域に含まれる画素がエッジ画素となる。

これらの回路では、細線エッジには連結白画素および連結黒画素が同時に一定以上の密度で存在するという性質を利用し、判定のための範囲の大きさを適切に選ぶことで、細線のエッジ領域を抽出している。このような方法は、微小ノイズの影響を受けにくく、安定な領域抽出が可能である。

白地上の黒色の細線は、細線のエッジ領域に加えて、背景に白地のある画素領域を検出することで、細線が存在する領域を正確に検出することができる。 図１０は、背景に白地のある画素領域を検出する白地背景検出回路５３の構成例を示した図である。白地背景検出回路５３は、背景に白地のある幅の狭い領域を検出する。

白地背景検出回路５３は、２値化回路８０と、白画素検出回路８１と、膨張回路８２と、補正回路８３とを含んで構成される。

ＭＡＸ回路５０から出力されたデータは、２値化回路８０へ入力される。２値化回路８０は、入力されたデータを所定の閾値と比較し、白／非白に２値化し、２値化信号として白画素検出回路８１へ出力する。

白画素検出回路８１は、２値化信号により構成される局所的な２次元パターンと、予め用意した白地画素パターンとを比較し、白地画素を検出する。図１１は、用意するパターンの一例を示した図である。図１１中、Ｌ_１１〜Ｌ_５５は全て白画素である。このため、５×５のマトリックス内の中心画素Ｌ_３３が白地画素である条件は、中心画素Ｌ_３３を含め、５×５の全ての画素が白画素であることである。白画素検出回路８１は、検出結果を膨張回路８２へ出力する。

膨張回路８２は、注目画素を中心としたＮ_１×Ｎ_２（Ｎ_１、Ｎ_２は奇数）の大きさのブロック内に、白画素検出回路８１で検出した白画素が１個以上存在するときに、注目画素またはブロックを仮白地背景領域と判定する。

補正回路８３は、図１２に示すように、膨張回路８２により仮白地背景領域と判定された注目画素Ｐまたはブロックの中心の注目画素Ｐから主走査方向にＬ（Ｌは１以上の整数）画素ずつ離れた画素Ａ、Ｂについて、仮白地背景領域と判定されているかを確認する。補正回路８３は、画素Ａ、Ｂの両方が仮白地背景領域と判定されている場合、注目画素Ｐを白地背景領域と判定する。白地背景領域に含まれる画素が白地背景画素となる。補正回路８３は、注目画素Ｐについて白地背景領域と判定した場合、白地背景領域であることを示す信号「１」を出力する。

このようにして、細線のエッジ領域と白地背景領域とを正確に抽出することで、細線を鮮明に再現することが可能となる。

なお、図１２に示す例では、注目画素Ｐに対して主走査方向の前後にある白地に挟まれていることから、Ｌの値を適当に選択することで、注目画素Ｐが副走査方向に延びる細線の一部（仮の縦細線）である条件を入れることが可能となる。

細線は、副走査方向に限らず、副走査方向に垂直な主走査方向へ延びるものもある。副走査方向に対しても、図１３に示すように、注目画素Ｐに対してＬ画素ずつ離れた画素Ｃ、Ｄについて、画素Ａ、Ｂと同様の判定を行うことで、主走査方向に延びる細線の一部（仮の横細線）である条件を入れることが可能となる。

再び図６を参照して、ＡＮＤ回路５４は、エッジ画素検出回路５２からの出力値と白地背景検出回路５３からの出力値の論理積による論理演算を行い、演算結果を出力する。注目画素がエッジ画素かつ白地背景画素である場合、ＡＮＤ回路５４は、注目画素が白地上細線エッジ画素であることを示す信号「１」を出力する。注目画素がエッジ画素と白地背景画素のいずれか一方またはそのいずれでもない場合、ＡＮＤ回路５４は、注目画素が白地上細線エッジ画素ではないことを示す信号「０」を出力する。

再び図５を参照して、ＡＮＤ回路５４から出力された、画像における各領域について検出した信号は、各領域用のカウンタ回路４１へ入力される。カウンタ回路４１は、白地上細線エッジ画素の数、すなわちＡＮＤ回路５４から出力された信号「１」の数を計数する。カウンタ回路４１は、画像における対象領域につき、白地上細線エッジの画素の数を計数したところで、計数結果をカウンタ値として閾値処理回路４２へ出力する。

閾値処理回路４２は、入力されたカウンタ値を所定の閾値と比較し、白地上細線エッジ画素が所定の閾値以上存在するか否かを判定する。そして、閾値処理回路４２は、判定結果を、図３に示す総合判定部３２へ出力する。判定結果は、例えば白地上細線エッジ画素が所定の閾値以上存在する旨の「有」、存在しない旨の「無」という情報とされる。ここでは、「有」、「無」としているが、「１」、「０」等であってもよい。

次に、図３に示す色地上細線分布判定部３１について説明する。色地上細線分布判定部３１は、原稿中から色地上の細線に属する画素を検出し、図４に示したように原稿を各領域に分割し、各領域につき検出された画素をカウントし、各カウンタ値に対して閾値判定し、判定結果を出力する。

図１４は、色地上細線分布判定部３１の構成例を示した図である。色地上細線分布判定部３１は、白地ではなく、有彩色の背景（色地）上の細線に属する画素を検出する色地細線画素検出回路９０と、４つのカウンタ回路９１と、４つの閾値処理回路９２とを含んで構成される。

色地細線画素検出回路９０は、８ビットのデータとして入力された画像データから色地上の細線に属する画素を検出する。

図１５は、色地細線画素検出回路９０の構成例を示した図である。色地細線画素検出回路９０は、尾根画素判定回路１００と、網点画素判定回路１０１と、べた画素判定回路１０２と、色判定回路１０３と、総合判定回路１０４とを含んで構成される。

尾根画素判定回路１００は、注目画素が線画（文字を含む）の尾根に相当する画素であるか否かを判定する。尾根は、線状に連なっている突出した部分である。尾根画素判定回路１００は、例えば５×５程度のマトリックス内で急峻な尾根状の箇所（尾根画素）を検出する。尾根画素は、尾根状の箇所に限られるものではなく、同じく線状に連なっている谷状の箇所も含まれる。尾根画素判定回路１００は、線状に連なっている部分を検出することができることから、文字を含む細線に相当する画素も検出することができる。尾根画素判定回路１００は、ＲＧＢの３色のうちの１色のデータがあれば尾根状の箇所を検出することが可能である。このため、図１４に示す例では、尾根画素判定回路１００は、Ｇ（緑）のデータのみの入力を受け付けている。

網点画素判定回路１０１は、注目画素の周囲や線の背景が網点領域（網点画素）であるか否かを判定する。網点は、色の濃淡を表現するための小さな点で、同じ色でも、点を大きくすることで濃い色を表現し、点を小さくすることで淡い色を表現する。網点画素判定回路１０１も、１色のデータがあれば網点領域か否かを検出することが可能であり、この例ではＧのデータのみの入力を受け付けている。

べた画素判定回路１０２は、注目画素の周辺や線の背景がべた領域（べた画素）であるか否かを判定する。べた領域は、単色で塗り潰された領域である。べた画素判定回路１０２も、１色のデータがあればべた領域か否かを検出することが可能であり、この例ではＧのデータのみの入力を受け付けている。

色判定回路１０３は、注目画素の周辺が有彩領域（有彩画素）であるか否かを判定する。有彩領域は、色の三属性である色相、明度、彩度を有する色であって、黒、灰、白（無彩色）以外の色を有する領域である。色判定回路１０３は、ＲＧＢの全ての色データが必要であるため、３つの色データの入力を受け付けている。

総合判定回路１０４は、注目画素が所定の特徴を有するか否かを判定し、判定結果を出力する。所定の特徴としては、例えば注目画素が尾根画素であり、背景が有彩画素かつ網点画素であること、あるいは注目画素が尾根画素であり、背景が有彩画素かつべた画素であること、等が挙げられる。細い道路が多く混み合った（ビジーな）道路地図のような原稿は、多数の線の網点から構成されていることが多い。これらの網点は、スキャナによって点（ドット）が潰れて検出できない場合がある。この場合、潰れたドットはべた画素として検出することが可能である。そこで、総合判定回路１０４は、線部の背景をべた領域として検出できるようにしている。

尾根画素判定回路１００は、細線の尾根に相当する画素を、適当なマスクを使用して検出する。マスクを使用した画素の検出方法については、例えば特開平３−８２２６９号公報に詳述されているので、その詳細については当該公報を参照されたい。ここでは、その方法を簡単に説明する。

尾根画素判定回路１００は、図１６に示すような構成とされる。すなわち、尾根画素判定回路１００は、平滑化処理回路１１０と、尾根画素検出回路１１１とを含む。平滑化処理回路１１０は、入力されたデータを所定の重み係数で平滑化し、入力データの前処理を行う。平滑化されると、孤立した小さなドットからなる網点の濃度レベルが縮小され、細線との濃度レベルの差がより大きくなる。このため、細線とそれ以外の領域との分離が行いやすくなる。

尾根画素検出回路１１１は、平滑化されたデータの局所的な二次元パターンと、所定サイズの尾根画素パターンとを比較し、二次元パターンの領域の中心画素（注目画素）を尾根画素として検出する。これは、線の中心部が、画素レベルにおいて尾根状に連なる特性を有していることを利用したものである。

網点画素判定回路１０１は、原稿中から網点（印刷の絵柄）領域を検出する。網点画素の検出方法については、例えば「文字／絵柄（網点、写真）混在画像の像域分離方式」、電子情報通信学会論文誌Ｖｏｌ．Ｊ７５−Ｄ、Ｎｏ．１ ｐｐ３０−４７（１９９２年１月）に詳述されているので、その詳細については当該論文誌を参照されたい。

網点画素の検出は、網点領域の濃度変化が文字領域の濃度変化と大きく異なる点に着目し、例えば３×３画素のブロックにおける中心画素（注目画素）の値が周囲画素より一定レベル以上か否かを判定してピーク画素を検出する。そして、ピーク画素の検出結果を基に網点領域を検出し、補正し、分離することにより検出する。

べた画素判定回路１０２は、図１７に示すような構成とされる。すなわち、べた画素判定回路１０２は、平滑化処理回路１２０と、べた画素検出回路１２１と、補正回路１２２とを含む。

平滑化処理回路１２０は、尾根画素判定回路１００に含まれる平滑化処理回路１１０と同様、入力されたデータを所定の重み係数で平滑化し、入力データの前処理を行う。

べた画素検出回路１２１は、例えば５×５画素のマスクにおいて、マスク内の全画素が中間レベルをとるか否かを判定して、べた画素候補を検出する。画素が中間レベルをとるか否かは、次の式１の条件を満たすか否かにより判定することができる。べた画素候補は、上記式１を満たす場合のマスク内の中心にある注目画素である。

補正回路１２２は、図１８に示すような補正を行い、真のべた画素か否かを判定する。図１８は、注目画素Ｐを中心とし、その両側（ここでは左右とする）に並ぶ３２画素中、それぞれ１つでも、べた画素検出回路１２１によりべた画素候補として検出された画素があれば、注目画素Ｐを真のべた画素として出力する。

色判定回路１０３は、図１９に示すような構成とされる。すなわち、色判定回路１０３は、有彩色画素検出回路１３０と、第１補正回路１３１と、第２補正回路１３２とを含んで構成される。

有彩色画素検出回路１３０は、Ｒ、Ｇ、Ｂの３つのデータの入力を受け付け、３つのデータの差の最大値Δ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）が所定の閾値以上である画素を有彩色画素として検出する。

第１補正回路１３１は、注目領域を中心とした所定の大きさのマスクにおいて、有彩色画素の数を計数し、計数した数が所定の閾値以上である場合、注目領域を構成する注目画素またはブロックを有彩色候補画素領域とする。

第２補正回路１３２は、図１２に示した補正例を参考にして、注目画素Ｐが有彩色候補画素領域であるか、あるいは注目画素Ｐの左右の一定距離だけ離れた画素Ａ、Ｂが共に有彩色候補画素領域であるかを判定する。第２補正回路１３２は、注目画素Ｐあるいは画素Ａ、Ｂのいずれかが有彩色候補画素領域である場合、注目画素Ｐを有彩色領域として信号「１」を出力し、そうでない場合、注目画素Ｐを非有彩色領域（無彩色領域）として信号「０」を出力する。

総合判定回路１０４は、注目画素が次の（１）〜（３）の特徴を有する場合にアクティブ（ＯＮ）と判定し、信号「１」を出力する。

（１） 注目画素が、尾根画素判定回路１００により尾根画素として検出された。
（２） 注目画素が、網点画素判定回路１０１により網点画素として検出されたまたはべた画素判定回路１０２によりべた画素として検出された。
（３） 注目画素が、色判定回路１０３により有彩色領域として検出された。

再び図１４を参照して、総合判定回路１０４から出力された、画像における各領域について検出した信号は、各領域用のカウンタ回路９１へ入力される。カウンタ回路９１は、色地上細線画素の数、すなわち総合判定回路１０４から出力された信号「１」の数を計数する。カウンタ回路９１は、画像における対象領域につき、色地上細線画素の数を計数したところで、計数結果をカウンタ値として閾値処理回路９２へ出力する。

閾値処理回路９２は、入力されたカウンタ値を所定の閾値と比較し、色地上細線画素が所定の閾値以上存在するか否かを判定する。そして、閾値処理回路９２は、判定結果を、図３に示す総合判定部３２へ出力する。判定結果は、例えば色地上細線画素が所定の閾値以上存在する旨の「有」、存在しない旨の「無」という情報とされる。

再び図３を参照して、総合判定部３２は、各閾値処理回路４２、９２から出力された情報に基づき、画像の出力解像度を決定する。図５に示した白地上細線エッジ分布判定部３０および図１４に示した色地上細線分布判定部３１は、それぞれ４つずつ閾値処理回路４２、９２を有することから、計８つの「有」、「無」という情報が出力される。

白地上細線エッジ分布判定部３０の閾値処理回路４２から「有」の情報が出力された場合、白地上に細線が存在することを示している。色地上細線分布判定部３１の閾値処理回路９２から「有」の情報が出力された場合、色地上に細線が存在していることを示している。総合判定部３２は、細線を１本でも含む場合に、その細線を忠実に再現するべく高い解像度に決定することができるが、これではほとんどの原稿が高解像度に決定されてしまう。

そこで、図面原稿やビジーな道路地図原稿等の１枚の原稿全体で「有」の情報が出力された場合に、高解像度に決定することができる。

しかしながら、図面原稿や道路地図原稿等は、余白の部分や、海や山等の部分が存在し、全ての領域で「有」と判定されない場合がある。このことに鑑み、４領域のうち３領域以上で判定結果が「有」の場合、高解像度に決定することができる。ここでは、４領域のうち３領域以上としたが、これに限られるものではなく、４領域のうち２領域以上としてもよい。

例えば、通常の解像度を１５０ｄｐｉとした場合、図面原稿や道路地図原稿等は、その倍の３００ｄｐｉとすることができる。１ページ全体が図面から構成される図面原稿は、白地上に細線が複数存在することから、総合判定部３２は、白地上細線エッジ分布判定部３０の３以上の閾値処理回路４２から「有」の情報が出力された場合に、高解像度である３００ｄｐｉと決定する。１ページ全体が道路地図から構成される道路地図原稿は、色地上に細線が複数存在することから、総合判定部３２は、色地上細線分布判定部３１の３以上の閾値処理回路９２から「有」の情報が出力された場合に、高解像である３００ｄｐｉと決定する。総合判定部３２は、２以下の閾値処理回路４２または２以下の閾値処理回路９２からしか「有」の情報が出力されなかった場合、通常の解像度１５０ｄｐｉと決定する。

原稿は、図面領域と道路地図領域の両方を含む場合がある。この場合、総合判定部３２は、画像を４つに分けた４領域のうち３領域以上で、閾値処理回路４２および閾値処理回路９２の少なくとも一方から「有」の情報が出力された場合に、３００ｄｐｉと決定する。

したがって、図４中、領域Ａにつき、閾値処理回路４２、閾値処理回路９２の両方から「有」の情報が出力された場合、閾値処理回路４２のみから「有」の情報が出力された場合、閾値処理回路９２のみから「有」の情報が出力された場合のいずれの場合であっても、総合判定部３２は、領域Ａについては「有」と判定する。総合判定部３２は、同様にして、領域Ｂ〜Ｄについても「有」か「無」かを判定し、これら４領域のうち３領域以上が「有」である場合、高解像度である３００ｄｐｉに決定する。一方、総合判定部３２は、「有」が２領域以下の場合、１５０ｄｐｉと決定する。

以上の説明では、図面原稿も、道路地図原稿も同じ解像度に決定しているが、異なる解像度に決定することも可能である。例えば、図面原稿は３００ｄｐｉ、道路地図原稿は２００ｄｐｉ、その他の原稿は１５０ｄｐｉ等である。

この場合、総合判定部３２は、４つの閾値処理回路４２のうち３以上から「有」の情報が出力された場合、図面原稿と判断し、３００ｄｐｉに決定する。また、総合判定部３２は、４つの閾値処理回路９２のうち３以上から「有」の情報が出力された場合、道路地図原稿と判断し、２００ｄｐｉに決定する。総合判定部３２は、それ以外の場合、それ以外の原稿と判断し、１５０ｄｐｉに決定する。

総合判定部３２は、図２に示す解像度変換処理部２７へ、各解像度に相当するフラグを処理パラメータ決定部２５の出力値として出力する。

図２０に、本実施形態に係る画像処理システムにより実行される処理を簡単にまとめる。原稿をセットし、操作部１３によりユーザが送信先を設定し、原稿の読み取りを開始させることによりステップ１００から処理を開始する。ステップ１０１では、画像入力部１１が原稿を読み取り、画像データに変換する。ステップ１０２では、シェーディング補正部２１等が、変換された画像データに対してシェーディング補正等の画像処理を行う。

ステップ１０３では、処理パラメータ決定部２５が、画像データの画像を構成する複数の画素の画素値に基づき、細線を構成する画素を検出する。ステップ１０４では、処理パラメータ決定部２５が、検出された画素の画像における分布に基づき、画像を出力する際の解像度を決定する。ステップ１０５では、解像度変換処理部２７が決定された解像度の画像に変換する。ステップ１０６では、送信部１２が、解像度が変換された画像の画像データを送信先へ送信し、ステップ１０７で処理を終了する。

この例では、一般文書の出力解像度が低い解像度（例えば１５０ｄｐｉ）に設定されているため、細線を検出し、細線を高解像度（例えば３００ｄｐｉ）で出力するように解像度を決定している。したがって、出力解像度が１５０ｄｐｉや２００ｄｐｉ等の、細線を出力する解像度より低い解像度に設定されている場合に、この処理を実行するように構成されていてもよい。

以上に説明したように、原稿中の細線を、例えば１５０ｄｐｉという比較的低い解像度で出力した場合、線のジャギー、線の太り・細り、最悪は消えてしまうといった不具合が発生する。しかしながら、本実施形態に係るシステム等を提供することで、画像において文字の細線だけではなく、白地上の細線や色地（網点領域やべた領域）上の細線を検出し、その存在状態により最適な解像度を決定することができるので、このような不具合の発生を抑制することができる。具体的には、図面や道路地図等を高解像度で出力し、一般文書は通常の低解像度で出力することができる。

原稿画像上の細線の検出を、画像を複数の領域に分割し、細線を構成する画素の分布に基づいて実施するため、細線の検出精度を向上させることができる。 また、白地上の細線か、色地上の細線かによって決定する解像度を変えることができるので、細線を最適な解像度で出力することができる。

これまで本発明を画像処理システムおよびコンピュータに実行させるためのプログラムとして上述した実施の形態をもって説明してきたが、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではない。したがって、他の実施の形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。

したがって、画像処理システムにより実行される方法や上記プログラムが記録された記録媒体、上記プログラムを、ネットワークを介して提供するサーバ装置等も提供することができるものである。

１０…ＭＦＰ
１１…画像入力部
１２…送信部
１３…操作部
１４…画像処理部
１５…制御部
２０…Ａ／Ｄ変換部
２１…シェーディング補正部
２２…入力階調補正部
２３…領域分離処理部
２４…色補正部
２５…処理パラメータ決定部
２６…空間フィルタ処理部
２７…解像度変換処理部
２８…出力階調補正部
２９…圧縮処理部
３０…白地上細線エッジ分布判定部
３１…色地上細線分布判定部
３２…総合判定部
４０…白地上細線エッジ画素検出回路
４１…カウンタ回路
４２…閾値処理回路
５０…ＭＡＸ回路
５１…ＭＩＮ回路
５２…エッジ画素検出回路
５３…白地背景検出回路
５４…ＡＮＤ回路
６０…２値化Ａ回路
６１…黒画素パターンマッチング回路
６２…計数Ａ回路
６３…２値化Ｂ回路
６４…白画素パターンマッチング回路
６５…計数Ｂ回路
６６…ＡＮＤ回路
６７…判定回路
７０〜７３…画素
８０…２値化回路
８１…白画素検出回路
８２…膨張回路
８３…補正回路
９０…色地上細線画素検出回路
９１…カウンタ回路
９２…閾値処理回路
１００…尾根画素判定回路
１０１…網点画素判定回路
１０２…べた画素判定回路
１０３…色判定回路
１０４…総合判定回路
１１０…平滑化処理回路
１１１…尾根画素検出回路
１２０…平滑化処理回路
１２１…べた画素検出回路
１２２…補正回路
１３０…有彩色画素検出回路
１３１…第１補正回路
１３２…第２補正回路

特開２０００−２６１６５９号公報

Claims (7)

1. 画像を処理するシステムであって、
   前記画像を構成する複数の画素の画素値に基づき、線を構成する画素を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記画素の前記画像における分布に基づき、出力する画像の解像度を決定する決定手段と
   を含む、画像処理システム。
2. 前記検出手段は、複数の領域に分割した前記画像の各領域につき、前記線を構成する画素を検出し、
   前記決定手段は、前記各領域における前記画素の画素数に基づき、前記画像の解像度を決定する、請求項１に記載の画像処理システム。
3. 前記決定手段は、前記画素数が閾値以上となる前記領域の数が一定数以上存在するか否かに応じて、前記画像の解像度を決定する、請求項２に記載の画像処理システム。
4. 前記決定手段は、前記領域の数が一定数以上存在しない場合、前記画像の解像度を第１の解像度と決定し、前記領域の数が一定数以上存在する場合、前記画像の解像度を前記第１の解像度より高い第２の解像度と決定する、請求項３に記載の画像処理システム。
5. 前記検出手段は、無彩色の背景上の線を構成する第１の画素を検出する第１の検出手段と、有彩色の背景上の線を構成する第２の画素を検出する第２の検出手段とを含み、
   前記決定手段は、前記第１の検出手段により検出された前記第１の画素の分布と、前記第２の検出手段により検出された前記第２の画素の分布とに基づき、前記画像の解像度を決定する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理システム。
6. 前記決定手段は、複数の領域に分割した前記画像の各領域における前記第１の画素の画素数および前記第２の画素の画素数の少なくとも一方が閾値以上であって、かつ前記閾値以上となる前記領域の数が一定数以上存在する場合において、前記閾値以上となる前記画素数が前記第１の画素であるか、前記第２の画素であるかに応じて、前記画像の解像度を決定する、請求項５に記載の画像処理システム。
7. 画像を処理するシステムに実行させるプログラムであって、該システムに、
   前記画像を構成する複数の画素の画素値に基づき、線を構成する画素を検出するステップと、
   検出された前記画素の前記画像における分布に基づき、出力する画像の解像度を決定するステップと
   を実行させる、プログラム。
   

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