JP2777379B2 - 領域分離装置 - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 複写機やファクシミリなどにおいて、網点で表現した
写真や絵などの網点画と文字などの線画とが混在してい
る画像を再生する場合の、再生画像の品質を向上するた
めに網点写真などの網点領域に対してはモアレ除去の処
理を、また文字などの線画領域に対しては線鋭化処理な
どを行なうことが望ましい。また、このような網点画と
線画の混在している画像を伝送する場合においても、デ
ータ圧縮率の向上などを図るためにそれぞれの画像領域
の特性に応じた処理を行った後で符号化処理などを施す
ことが望ましい。
写真や絵などの網点画と文字などの線画とが混在してい
る画像を再生する場合の、再生画像の品質を向上するた
めに網点写真などの網点領域に対してはモアレ除去の処
理を、また文字などの線画領域に対しては線鋭化処理な
どを行なうことが望ましい。また、このような網点画と
線画の混在している画像を伝送する場合においても、デ
ータ圧縮率の向上などを図るためにそれぞれの画像領域
の特性に応じた処理を行った後で符号化処理などを施す
ことが望ましい。
本発明は、上記した種々の画像処理を行なう際に画像
中の網点領域と線画領域とを自動的に判定して分離する
ための領域分離装置に関する。
中の網点領域と線画領域とを自動的に判定して分離する
ための領域分離装置に関する。
網点画と線画の混在する画像中から網点領域を分離す
るための一方法として、上野の提案による方法がある
（上野：“網点写真のドットプリンタによる再現”沖電
気研究開発第132号Vol.53No.4参照）。
るための一方法として、上野の提案による方法がある
（上野：“網点写真のドットプリンタによる再現”沖電
気研究開発第132号Vol.53No.4参照）。
この方法は、第８図にその処理の流れを示すように、
ラスタスキャンにより原画の画像データをディジタル多
階調信号として取り出し、ラスタ上で前後に隣接する画
素間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を作り、こ
の差分信号から下記（ｉ）〜（iii）のいずれかの条件
を満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点として
第９図（ａ）（ｂ）のように検出する。
ラスタスキャンにより原画の画像データをディジタル多
階調信号として取り出し、ラスタ上で前後に隣接する画
素間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を作り、こ
の差分信号から下記（ｉ）〜（iii）のいずれかの条件
を満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点として
第９図（ａ）（ｂ）のように検出する。
（ｉ）差分の符号が前後で変わったときの画素（第９図
（ａ））を極点とする。
（ａ））を極点とする。
（ii）差分が零の前後で差分値の符号が変わったときの
画素（第９図（ｂ））を極点とする。
画素（第９図（ｂ））を極点とする。
（iii）前の極点との間隔が予め定めた閾値Lth0となっ
たときの画素（図示なし）を極点とする。
たときの画素（図示なし）を極点とする。
上記のようにして得られた極点情報に基づき、下記
（iv）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点領域と判
定する。
（iv）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点領域と判
定する。
（iv）極点間の区間長Ｌ（ｉ）が予め定めた閾値Lth1と
Lth2の範囲内にあるとき。すなわち Lth1＜Ｌ（ｉ）＜Lth2 （ｖ）現位置の区間長Ｌ（ｉ）とその１つ前の区間長Ｌ
（ｉ−ｌ）との差が予め定めた閾値Lth3内にあるとき。
すなわち、 |L（ｉ）−Ｌ（ｉ−ｌ）｜≦Lth3 そして、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出
力を線画に対応した信号か、網点に対応した信号にす
る。
Lth2の範囲内にあるとき。すなわち Lth1＜Ｌ（ｉ）＜Lth2 （ｖ）現位置の区間長Ｌ（ｉ）とその１つ前の区間長Ｌ
（ｉ−ｌ）との差が予め定めた閾値Lth3内にあるとき。
すなわち、 |L（ｉ）−Ｌ（ｉ−ｌ）｜≦Lth3 そして、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出
力を線画に対応した信号か、網点に対応した信号にす
る。
上記従来方法は、網点領域には濃度レベルの山と谷の
極点が規則的に現れることを前提として画像中から網点
を分離するものであるが、一般に網点部以外の文字部や
連続階調写真部にも多くの極点が存在するため、上記方
法によるときは十分に高い分離率を望めないという問題
があった。また、ラスタスキャンラインに沿った一次元
的な判定処理によって網点領域の検出を行っているた
め、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高い網
点部、原稿が回転するなどしてスクリーン角が水平方向
からずれた網点部などにおいては極点間の区間長Ｌ
（ｉ）が長くなってしまい、文字部との分離が困難にな
るという問題もあった。
極点が規則的に現れることを前提として画像中から網点
を分離するものであるが、一般に網点部以外の文字部や
連続階調写真部にも多くの極点が存在するため、上記方
法によるときは十分に高い分離率を望めないという問題
があった。また、ラスタスキャンラインに沿った一次元
的な判定処理によって網点領域の検出を行っているた
め、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高い網
点部、原稿が回転するなどしてスクリーン角が水平方向
からずれた網点部などにおいては極点間の区間長Ｌ
（ｉ）が長くなってしまい、文字部との分離が困難にな
るという問題もあった。
本出願人はこれらの問題を解決するために、先に、画
像中の各画素の山または谷の極点検出および該検出され
た各極点が網点領域に属する否かの網点検出を局所的な
二次元の極点検出パターンと網点検出パターンを用いて
行うようにした網点領域分離方式について出願した（特
願昭63−263884号）。しかし、この先願発明でも次のよ
うな問題が残されていた。
像中の各画素の山または谷の極点検出および該検出され
た各極点が網点領域に属する否かの網点検出を局所的な
二次元の極点検出パターンと網点検出パターンを用いて
行うようにした網点領域分離方式について出願した（特
願昭63−263884号）。しかし、この先願発明でも次のよ
うな問題が残されていた。
すなわち、一般に網点には粗いものでは65線から細か
いものでは200線まで数多くの種類があるが、これらす
べての網点について同一画素サイズのマトリックスを用
いて極点検出を行った場合、例えば400ドット／インチ
で画像を読み込んで３×３画素サイズのマトリックスに
より極点の検出を行うと、200線などの高線数で網点で
は、網点部の頂部が第10図（ａ）に示すように１画素サ
イズの鋭い円錐状になり、周囲画素との濃度差から極点
画素（ハッチングした画素）を抽出することができる
が、65線や85線などの低線数の網点では、網点部の頂部
が第10図（ｂ）に示すように複数画素からなる台形状に
形成されてしまい、周囲画素との濃度差を用いて極点画
素を抽出することができなかった。このため、網点部の
網点率に応じて最適画素サイズのマトリックスを選択し
なければならないという問題があった。
いものでは200線まで数多くの種類があるが、これらす
べての網点について同一画素サイズのマトリックスを用
いて極点検出を行った場合、例えば400ドット／インチ
で画像を読み込んで３×３画素サイズのマトリックスに
より極点の検出を行うと、200線などの高線数で網点で
は、網点部の頂部が第10図（ａ）に示すように１画素サ
イズの鋭い円錐状になり、周囲画素との濃度差から極点
画素（ハッチングした画素）を抽出することができる
が、65線や85線などの低線数の網点では、網点部の頂部
が第10図（ｂ）に示すように複数画素からなる台形状に
形成されてしまい、周囲画素との濃度差を用いて極点画
素を抽出することができなかった。このため、網点部の
網点率に応じて最適画素サイズのマトリックスを選択し
なければならないという問題があった。
本発明は、前述した従来方式における種々の問題を解
決することは勿論のこと、本出願人が先に出願した上記
網点領域分離方式における問題をも解決しようとするも
のである。
決することは勿論のこと、本出願人が先に出願した上記
網点領域分離方式における問題をも解決しようとするも
のである。
本発明においては、ディジタル多階調入力画像信号か
ら所定の画素領域からなるマトリックスを適用し、マト
リックスの中心画素とその他の画素との階調レベルの差
より中心画素が山の極点であるか谷の極点であるかを検
出する第１の極点検出部と、 ディジタル多階調入力画像信号に平滑化処理を施す平滑
化処理部と、 前記平滑化されたディジタル多階調入力画像信号から前
記所定の画素領域からなるマトリックスを適用し、マト
リックスの中心画素とその他の画素との階調レベルの差
より中心画素が山の極点であるか谷の極点であるかを検
出する第２の極点検出部と、 前記第１および第２の極点検出部で検出した極点検出結
果の論理和による合成画画像より所定の２次元領域単位
で山を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ
計数し、計数値の大なる側の極点画素数を２次元領域の
極点画素数とし、注目の２次元領域の極点画素数とその
周囲の２次元領域の極点画素数との関係から当該注目の
２次元領域の中心画素または全ての画素を網点部として
検出する網点領域検出部とを備える。
ら所定の画素領域からなるマトリックスを適用し、マト
リックスの中心画素とその他の画素との階調レベルの差
より中心画素が山の極点であるか谷の極点であるかを検
出する第１の極点検出部と、 ディジタル多階調入力画像信号に平滑化処理を施す平滑
化処理部と、 前記平滑化されたディジタル多階調入力画像信号から前
記所定の画素領域からなるマトリックスを適用し、マト
リックスの中心画素とその他の画素との階調レベルの差
より中心画素が山の極点であるか谷の極点であるかを検
出する第２の極点検出部と、 前記第１および第２の極点検出部で検出した極点検出結
果の論理和による合成画画像より所定の２次元領域単位
で山を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ
計数し、計数値の大なる側の極点画素数を２次元領域の
極点画素数とし、注目の２次元領域の極点画素数とその
周囲の２次元領域の極点画素数との関係から当該注目の
２次元領域の中心画素または全ての画素を網点部として
検出する網点領域検出部とを備える。
一般に、網点写真などの網点部では極点が規則的に出
現するが、文字などの線画部では極点の出現に規則性が
ない。したがって、網点画とそれ以外の部分とが混在す
るディジタル多階調入力画像を平滑化処理ことにより、
網点部以外の極点濃度は平均化されて小さくなる。この
ため、網点部とそれ以外の部分との差がより大きくな
り、網点率の大小に拘らず網点部の極点検出を正確に行
い得る。
現するが、文字などの線画部では極点の出現に規則性が
ない。したがって、網点画とそれ以外の部分とが混在す
るディジタル多階調入力画像を平滑化処理ことにより、
網点部以外の極点濃度は平均化されて小さくなる。この
ため、網点部とそれ以外の部分との差がより大きくな
り、網点率の大小に拘らず網点部の極点検出を正確に行
い得る。
さらに、この平滑化した画像から得られた極点検出結
果と、元のディジタル多階調入力画像信号から得られた
極点検出結果の論理和を採ることにより合成画像を得て
いるので、網点部の極点画素数とそれ以外の部分の極点
画素数との差はさらに大きなものとなる。したがって、
この合成された画像の極点画素数を用いて入力画像の各
画素が網点領域に属するか否かを判定することにより、
網点部とそれ以外の部分とをより正確に分離できる。
果と、元のディジタル多階調入力画像信号から得られた
極点検出結果の論理和を採ることにより合成画像を得て
いるので、網点部の極点画素数とそれ以外の部分の極点
画素数との差はさらに大きなものとなる。したがって、
この合成された画像の極点画素数を用いて入力画像の各
画素が網点領域に属するか否かを判定することにより、
網点部とそれ以外の部分とをより正確に分離できる。
第２図は本発明の実施例を示す。
なお、説明を簡単とするため、処理画像として白黒画
像を用いた場合を例にとって述べる。カラー画像に適用
したい場合には、CRT表示，印刷表示など、再生画像の
表示形式に応じてカラー原画をRGBあるいはYMCなどの三
原色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離処理を
行えばよい。
像を用いた場合を例にとって述べる。カラー画像に適用
したい場合には、CRT表示，印刷表示など、再生画像の
表示形式に応じてカラー原画をRGBあるいはYMCなどの三
原色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離処理を
行えばよい。
第２図において、入力画像信号部１は、網点写真など
の網点画と文字などの線画とが混在する原画像をラスタ
スキャンして濃度レベルに対応した輝度信号からなるデ
ィジタル多階調入力画像信号に変換し、少なくとも以後
の分離処理に必要なスキャンライン分、例えばＮ×３ス
キャンライン分（Ｎは後述する網点検出のためのＮ×Ｎ
画素からなる単位ブロックの画素サイズ）をラインメモ
リなどに格納する回路である。
の網点画と文字などの線画とが混在する原画像をラスタ
スキャンして濃度レベルに対応した輝度信号からなるデ
ィジタル多階調入力画像信号に変換し、少なくとも以後
の分離処理に必要なスキャンライン分、例えばＮ×３ス
キャンライン分（Ｎは後述する網点検出のためのＮ×Ｎ
画素からなる単位ブロックの画素サイズ）をラインメモ
リなどに格納する回路である。
平滑化処理部２は、入力画像信号部１から送られてく
るディジタル多階調入力画像信号に対して所定の重み計
数からなる平滑フィルターをかけ、画像の輝度レベルを
平均化する回路である。この平滑化フィルターとして
は、例えば、各画素の重み計数を１とした下記のような
３×３画素サイズのフィルターなどが採用される。
るディジタル多階調入力画像信号に対して所定の重み計
数からなる平滑フィルターをかけ、画像の輝度レベルを
平均化する回路である。この平滑化フィルターとして
は、例えば、各画素の重み計数を１とした下記のような
３×３画素サイズのフィルターなどが採用される。
ディレー部３は、入力画像信号部１から送られてくる
ディジタル多階調入力画像信号に上記平滑化処理部２の
平滑化処理に要する時間に等しいだけの遅延時間を与
え、平滑化画像との同期をとるための回路である。
ディジタル多階調入力画像信号に上記平滑化処理部２の
平滑化処理に要する時間に等しいだけの遅延時間を与
え、平滑化画像との同期をとるための回路である。
極点検出部4,5は、上記平滑化処理部２から送られて
くる平滑化画像とディレー部３とから送られてくる元の
ディジタル多階調入力画像信号の各画素に対してそれぞ
れ予め定めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックス、例え
ば、第３図（ａ）〜（ｃ）に示す如き３×３画素サイズ
のマトリックス（Ｍ＝３）、４×４画素サイズのマトリ
ックス（Ｍ＝４）あるいは５×５画素サイズのマトリッ
クス（Ｍ＝５）を順次適用し、当該マトリックスの中心
画素m0が濃度変化の山または谷を示す極点であるか否か
をその周囲の画素m1〜miとの濃度関係から検出する回路
である。
くる平滑化画像とディレー部３とから送られてくる元の
ディジタル多階調入力画像信号の各画素に対してそれぞ
れ予め定めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックス、例え
ば、第３図（ａ）〜（ｃ）に示す如き３×３画素サイズ
のマトリックス（Ｍ＝３）、４×４画素サイズのマトリ
ックス（Ｍ＝４）あるいは５×５画素サイズのマトリッ
クス（Ｍ＝５）を順次適用し、当該マトリックスの中心
画素m0が濃度変化の山または谷を示す極点であるか否か
をその周囲の画素m1〜miとの濃度関係から検出する回路
である。
網点領域検出部６は、上記極点検出部4,5で得られた
極点検出結果の論理和（OR）を採って合成画像を作成
し、この合成加増の極点画素情報に基づいてＮ×Ｎ画素
（但し、Ｎ＞Ｍ）からなるブロックＢ、例えば、第５図
に示すような９×９画素サイズ（Ｎ＝９）からなるブロ
ックＢを単位として画像を分割し、各ブロックごとに山
を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計数
し、計数値の大きい側の極点画素数を当該ブロックの極
点画素数として決定した後、第６図に示す注目ブロック
B0の極点画素数P0と、これを囲む上下左右斜めの各周囲
ブロックB1〜B8の各極点画素数Ｐとの関係から当該注目
ブロックB0の中心画素n0（第５図参照）、あるいは当該
ブロックB0内の全ての酸素n0〜n80が網点領域に属する
か否かを判定する回路である。
極点検出結果の論理和（OR）を採って合成画像を作成
し、この合成加増の極点画素情報に基づいてＮ×Ｎ画素
（但し、Ｎ＞Ｍ）からなるブロックＢ、例えば、第５図
に示すような９×９画素サイズ（Ｎ＝９）からなるブロ
ックＢを単位として画像を分割し、各ブロックごとに山
を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計数
し、計数値の大きい側の極点画素数を当該ブロックの極
点画素数として決定した後、第６図に示す注目ブロック
B0の極点画素数P0と、これを囲む上下左右斜めの各周囲
ブロックB1〜B8の各極点画素数Ｐとの関係から当該注目
ブロックB0の中心画素n0（第５図参照）、あるいは当該
ブロックB0内の全ての酸素n0〜n80が網点領域に属する
か否かを判定する回路である。
領域判定信号出力部７は、上記網点領域検出部６の検
出結果に基づき各画素が網点部であるか、または線画部
であるかの判定信号を出力する回路である。
出結果に基づき各画素が網点部であるか、または線画部
であるかの判定信号を出力する回路である。
上記極点検出部4,5における濃度変化の山または谷を
与える極点画素の検出条件としては、下記（Ｉ）（II）
をAND条件おする二次元的な極点検出パターンが採用さ
れる。
与える極点画素の検出条件としては、下記（Ｉ）（II）
をAND条件おする二次元的な極点検出パターンが採用さ
れる。
（Ｉ）Ｍ×Ｍ画素のマトリックス内において、中心画素
m0の濃度レベルがその周囲の他の画素m1〜miの濃度レベ
ルに比べて最大か、または最小であるとき。すなわち m0＞m1〜mi または m0＜m1〜mi 前述したように、一般には文字部にも網点同様の接点
が数多く存在するため、上記条件（Ｉ）だけでは網点部
の極点だけを検出することは難しい。そこで、次の条件
（II）を極点検出のAND条件とする。
m0の濃度レベルがその周囲の他の画素m1〜miの濃度レベ
ルに比べて最大か、または最小であるとき。すなわち m0＞m1〜mi または m0＜m1〜mi 前述したように、一般には文字部にも網点同様の接点
が数多く存在するため、上記条件（Ｉ）だけでは網点部
の極点だけを検出することは難しい。そこで、次の条件
（II）を極点検出のAND条件とする。
（II）第４図（ａ）〜（ｃ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素
のマトリックス内において、中心画素m0の濃度レベル
と、矢印線で示すように該中心画素m0を通り、特定の方
向につながる各画素m1〜miとの間のそれぞれの濃度差Δ
ｍの絶対値が所定の閾値ΔmTH以上であるとき。すなわ
ち、 ｜Δm|＞ΔmTH また、上記網点領域検出部６における網点領域の検出
条件としては、下記（III a）（III b）（IV a）（IV
b）のいずれかの二次元的な網点検出パターンがその再
生目的に応じて採用される。
のマトリックス内において、中心画素m0の濃度レベル
と、矢印線で示すように該中心画素m0を通り、特定の方
向につながる各画素m1〜miとの間のそれぞれの濃度差Δ
ｍの絶対値が所定の閾値ΔmTH以上であるとき。すなわ
ち、 ｜Δm|＞ΔmTH また、上記網点領域検出部６における網点領域の検出
条件としては、下記（III a）（III b）（IV a）（IV
b）のいずれかの二次元的な網点検出パターンがその再
生目的に応じて採用される。
上記Ｎ×Ｎ画素のブロックＢを１画素づつ移動しながら
処理を実行する場合 （III a）第６図に示すように、注目ブロックB0と周囲
ブロックB1〜B0において、極点画素数Ｐが所定の閾値P
TH以上であるブロックの数ΣＢが所定の閾値BTH以上あ
るときに、当該注目ブロックB0の中心画素n0（第５図参
照）を網点部とする。すなわち ［Ｐ＞PTHのブロックの数ΣＢ］＞BTH （III b）注目ブロックB0と周囲ブロックB1〜B8におい
て、注目ブロックB0と各周囲ブロックB1〜B8との間の極
点画素数の差ΔＰの絶対値の総和Σ｜ΔP|が所定の閾値
ΔPTH以下であるときに、当該注目ブロックB0内の中心
画素n0を網点部とする。すなわち、 Σ｜ΔP|ΔPTH 上記Ｎ×Ｎ画素のブロックＢを１ブロックづつ移動しな
がら処理を実行する場合 （IV a）注目ブロックB0と周囲ブロックB1〜B8におい
て、極点画素数Ｐが所定の閾値PTH以上であるブロック
の数ΣＢが所定の閾値BTH以上であるときに、当該注目
ブロックB0内のすべての画素n0〜n80（第５図参照）を
網点部とする。
処理を実行する場合 （III a）第６図に示すように、注目ブロックB0と周囲
ブロックB1〜B0において、極点画素数Ｐが所定の閾値P
TH以上であるブロックの数ΣＢが所定の閾値BTH以上あ
るときに、当該注目ブロックB0の中心画素n0（第５図参
照）を網点部とする。すなわち ［Ｐ＞PTHのブロックの数ΣＢ］＞BTH （III b）注目ブロックB0と周囲ブロックB1〜B8におい
て、注目ブロックB0と各周囲ブロックB1〜B8との間の極
点画素数の差ΔＰの絶対値の総和Σ｜ΔP|が所定の閾値
ΔPTH以下であるときに、当該注目ブロックB0内の中心
画素n0を網点部とする。すなわち、 Σ｜ΔP|ΔPTH 上記Ｎ×Ｎ画素のブロックＢを１ブロックづつ移動しな
がら処理を実行する場合 （IV a）注目ブロックB0と周囲ブロックB1〜B8におい
て、極点画素数Ｐが所定の閾値PTH以上であるブロック
の数ΣＢが所定の閾値BTH以上であるときに、当該注目
ブロックB0内のすべての画素n0〜n80（第５図参照）を
網点部とする。
（IV b）注目ブロックB0と周囲ブロックB1〜B8におい
て、注目ブロックB0と各周囲ブロックB1〜B8との間の極
点画素数の差ΔＰの絶対値の総和が所定の閾値ΔPTH以
下であるときに、当該注目ブロックB0内のすべての画素
n0〜n80を網点部とする。
て、注目ブロックB0と各周囲ブロックB1〜B8との間の極
点画素数の差ΔＰの絶対値の総和が所定の閾値ΔPTH以
下であるときに、当該注目ブロックB0内のすべての画素
n0〜n80を網点部とする。
進んで、上記構成になる実施例の動作を第１図のフロ
ーチャートを参照して説明する。なお、網点領域検出部
６における網点領域の検出条件としては上記（III a）
の条件を用いるものとする。また、入力画像は網点部と
線画部とからなり、連続階調写真などの連続階調部を含
まないものとする。
ーチャートを参照して説明する。なお、網点領域検出部
６における網点領域の検出条件としては上記（III a）
の条件を用いるものとする。また、入力画像は網点部と
線画部とからなり、連続階調写真などの連続階調部を含
まないものとする。
入力画像信号部１は原画像をラスタスキャンして輝度
信号からなるディジタル多階調入力画像信号に変換し、
この画像信号を後の網点分離処理に必要なＮ×３スキャ
ンライン分格納する（ステップ［１］）。例えば、第５
図に示すように、Ｎ×Ｎ画素のブロックＢの画素サイズ
としてＮ＝９を採用した場合には、Ｎ×３＝９×３＝27
スキャンライン分の画像データが格納される。
信号からなるディジタル多階調入力画像信号に変換し、
この画像信号を後の網点分離処理に必要なＮ×３スキャ
ンライン分格納する（ステップ［１］）。例えば、第５
図に示すように、Ｎ×Ｎ画素のブロックＢの画素サイズ
としてＮ＝９を採用した場合には、Ｎ×３＝９×３＝27
スキャンライン分の画像データが格納される。
極点検出部４と５は、平滑化処理部２から出力される
平滑化画像とディレー部３から出力される元のディジタ
ル多階調入力画像の各画素に対してそれぞれ第３図
（ａ）に示す３×３画素からなるマトリックスを順次適
用し、上記極点検出条件（Ｉ）および（II）に基づいて
当該マトリックスの中心画素m0が濃度変化の極点である
か否かをＮ×３スキャンラインの全画素について判定す
る（ステップ［４］［５］）。
平滑化画像とディレー部３から出力される元のディジタ
ル多階調入力画像の各画素に対してそれぞれ第３図
（ａ）に示す３×３画素からなるマトリックスを順次適
用し、上記極点検出条件（Ｉ）および（II）に基づいて
当該マトリックスの中心画素m0が濃度変化の極点である
か否かをＮ×３スキャンラインの全画素について判定す
る（ステップ［４］［５］）。
上記ステップ［４］［５］において平滑化画像と元の
ディジタル多階調入力画像のすべての画素についてそれ
ぞれ極点検出が終了すると、処理はそれぞれステツプ
［６］へ以降し、網点領域検出部６は上記極点検出部４
で得られた平滑化画像の極点画素数と、極点検出部５で
得られた元のディジタル多階調入力画像の極点画素数と
の論理和を採り、合成画像を作る（ステツプ［６］）。
ディジタル多階調入力画像のすべての画素についてそれ
ぞれ極点検出が終了すると、処理はそれぞれステツプ
［６］へ以降し、網点領域検出部６は上記極点検出部４
で得られた平滑化画像の極点画素数と、極点検出部５で
得られた元のディジタル多階調入力画像の極点画素数と
の論理和を採り、合成画像を作る（ステツプ［６］）。
そして、ステップ［７］〜［11］において、該合成画
像に対して上記した網点検出条件（III a）を適用し、
合成画像中の各画素が網点部であるか否かを検出する。
像に対して上記した網点検出条件（III a）を適用し、
合成画像中の各画素が網点部であるか否かを検出する。
すなわち、先ずステップ［７］において、合成画像を
第５図に示す９×９×画素サイズのブロックＢを単位と
して分割し、各ブロックごとに山を与える極点画素数と
谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計数値の大き
い側の極点画素数をそのブロックの極点画素数Ｐとして
設定する。
第５図に示す９×９×画素サイズのブロックＢを単位と
して分割し、各ブロックごとに山を与える極点画素数と
谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計数値の大き
い側の極点画素数をそのブロックの極点画素数Ｐとして
設定する。
次いで、ステップ［８］において、第６図に示す注目
ブロックB0とその周囲のブロックB1〜B8について極点画
素数Ｐが所定の閾値PTH以上であるブロックの数ΣＢを
求め、、ステップ［９］においてそのブロックの数ΣＢ
が所定鋭の閾値BTH以上であるか否かを判定する。
ブロックB0とその周囲のブロックB1〜B8について極点画
素数Ｐが所定の閾値PTH以上であるブロックの数ΣＢを
求め、、ステップ［９］においてそのブロックの数ΣＢ
が所定鋭の閾値BTH以上であるか否かを判定する。
上記ステップ［９］において、ブロックの数ΣＢが閾
値BTHよりも大きいときは、当該注目ブロックB0の中心
画素n0（第５図参照）を網点部であると判定し、ステッ
プ［10］へ移行する。他方、ブロックの数ΣＢが閾値B
THよりも小さいときは、当該注目ブロックB0の中心画素
n0（第５図参照）は網点部でないと判定し、ステップ
［11］へ移行する。
値BTHよりも大きいときは、当該注目ブロックB0の中心
画素n0（第５図参照）を網点部であると判定し、ステッ
プ［10］へ移行する。他方、ブロックの数ΣＢが閾値B
THよりも小さいときは、当該注目ブロックB0の中心画素
n0（第５図参照）は網点部でないと判定し、ステップ
［11］へ移行する。
網点領域検出部６からは上記網点の検出結果を受けた
領域判定信号出力部７は、その判定結果に従って当該中
心画素n0が網点部であるか否かの判定信号を出力する
（ステップ［10］［11］）。
領域判定信号出力部７は、その判定結果に従って当該中
心画素n0が網点部であるか否かの判定信号を出力する
（ステップ［10］［11］）。
上記のようにして、網点の分離処理を入力画像の全画
素についてＮ×３スキャンラインごとに繰り返し実行し
（ステップ［12］［13］）、入力画像のすべての画素を
網点部の線画部とに領域分離する。
素についてＮ×３スキャンラインごとに繰り返し実行し
（ステップ［12］［13］）、入力画像のすべての画素を
網点部の線画部とに領域分離する。
なお、上記実施例は、極点検出パターンを与えるＭ×
Ｍ画素のマトリックスとして３×３画素サイズのものを
用い、また網点検出パターンを与えるＮ×Ｎ画素のブロ
ックＢとして９×９画素サイズのものをそれぞれ用いた
が、この画素サイズＭおよびＮの値はＮ＞Ｍの関係を保
ちながら任意に採用し得ることは勿論である。
Ｍ画素のマトリックスとして３×３画素サイズのものを
用い、また網点検出パターンを与えるＮ×Ｎ画素のブロ
ックＢとして９×９画素サイズのものをそれぞれ用いた
が、この画素サイズＭおよびＮの値はＮ＞Ｍの関係を保
ちながら任意に採用し得ることは勿論である。
また、上記実施例は、原画像が網点写真などの網点部
と文字などの線画部で構成されている場合を例にとって
述べたが、実際には原画像中に連続階調写真や絵などの
連続階調部が混在する場合がある。このような場合に
は、先ず入力画像信号を微分し、そのエッジ密度から連
続階調部を除去（例えば特開昭58−115975号参照）した
後、本発明を適用すればよい。このようにすることによ
り、網点部、線画部、連続階調部の三者の分離も可能と
なる。
と文字などの線画部で構成されている場合を例にとって
述べたが、実際には原画像中に連続階調写真や絵などの
連続階調部が混在する場合がある。このような場合に
は、先ず入力画像信号を微分し、そのエッジ密度から連
続階調部を除去（例えば特開昭58−115975号参照）した
後、本発明を適用すればよい。このようにすることによ
り、網点部、線画部、連続階調部の三者の分離も可能と
なる。
第７図は上述した実施例の領域分離装置を用いて構成
した複写機の例を示すもので、図中、符号８で示される
ブロック部分が第２図に示した網点分離装置である。第
７図中、９は文字領域処理要の鮮鋭化処理回を、10は文
字などの鮮明化のための解像度を重視したBayer型のデ
ィザ処理回路、11は網点領域処理要の平滑処理回路、12
は網点写真などの中間調を出すための階調性を重視した
うずまき型のディザ処理回路、13は領域分離装置８から
の網点判定信号を受けてディザ処理回路10または12のい
ずれかの画像信号を選択する画像信号選択回路である。
した複写機の例を示すもので、図中、符号８で示される
ブロック部分が第２図に示した網点分離装置である。第
７図中、９は文字領域処理要の鮮鋭化処理回を、10は文
字などの鮮明化のための解像度を重視したBayer型のデ
ィザ処理回路、11は網点領域処理要の平滑処理回路、12
は網点写真などの中間調を出すための階調性を重視した
うずまき型のディザ処理回路、13は領域分離装置８から
の網点判定信号を受けてディザ処理回路10または12のい
ずれかの画像信号を選択する画像信号選択回路である。
入力した画像信号は網点領域分離装置８において各画
素につきそれぞれ網点部に属するか否か判定され、その
判定結果が画像信号選択回路13に送られる。画像信号選
択回路13は、該判定信号が網点領域号でない場合にはデ
ィザ処理回路10側の画像信号を選択して出力し、また判
定信号が網点領域信号である場合にはディザ処理回路12
側の画像信号を選択して出力する。
素につきそれぞれ網点部に属するか否か判定され、その
判定結果が画像信号選択回路13に送られる。画像信号選
択回路13は、該判定信号が網点領域号でない場合にはデ
ィザ処理回路10側の画像信号を選択して出力し、また判
定信号が網点領域信号である場合にはディザ処理回路12
側の画像信号を選択して出力する。
この結果、線画領域ではディザ処理回路10で鮮明処理
された文字などの画像信号が選択出力され、また網点領
域ではディザ処理回路12で疑似中間調処理された網点写
真などの画像信号が選択出力される。したがって、画像
信号選択回路13から出力される画像信号に必要な処理を
施した後複写再生すれば、文字などの線画部は鮮明化さ
れ、しかも網点写真などの網点部は自然な感じに擬似中
間調処理された高品質の２値画像が得られる。
された文字などの画像信号が選択出力され、また網点領
域ではディザ処理回路12で疑似中間調処理された網点写
真などの画像信号が選択出力される。したがって、画像
信号選択回路13から出力される画像信号に必要な処理を
施した後複写再生すれば、文字などの線画部は鮮明化さ
れ、しかも網点写真などの網点部は自然な感じに擬似中
間調処理された高品質の２値画像が得られる。
本発明によれば、局所的な二次元の極点検出パターン
を用い、ディジタル多階調入力画像とこの入力画像を平
滑化した画像とからそれぞれ極点の検出を行い、この２
つの極点検出結果の論理和を採ることにより合成画像を
求め、この合成画像を基に、局所的な二次元の網点検出
パターンを用いて網点部を検出するようにしたので、網
点率の大小に拘らず同一画素サイズの極点検出パターン
を用いて極点検出を行うことができるようになり、より
正確かつ容易に網点の分離を行うことができる。
を用い、ディジタル多階調入力画像とこの入力画像を平
滑化した画像とからそれぞれ極点の検出を行い、この２
つの極点検出結果の論理和を採ることにより合成画像を
求め、この合成画像を基に、局所的な二次元の網点検出
パターンを用いて網点部を検出するようにしたので、網
点率の大小に拘らず同一画素サイズの極点検出パターン
を用いて極点検出を行うことができるようになり、より
正確かつ容易に網点の分離を行うことができる。
第１図は本発明の実施例の動作のフローチャート、 第２図は本発明の実施例を示す図、 第３図は本発明に用いるＭ×Ｍ画素からなるマトリック
スの例を示す図、 第４図は上記マトリックスの画素比較方向を示す図、 第５図はＮ×Ｎ画素からなるブロックの例を示す図、 第６図は注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図、 第７図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す
図、 第８図は従来方式の説明図、 第９図は従来方式による極点検出の例を説明する図、 第10図は先出願の網点領域分離方式による極点検出の例
を示す図である。 １……入力画像信号部、２……平滑化処理部、３……デ
ィレー部、4,5……極点検出部、６……網点領域検出
部、７……領域判定信号出力部。
スの例を示す図、 第４図は上記マトリックスの画素比較方向を示す図、 第５図はＮ×Ｎ画素からなるブロックの例を示す図、 第６図は注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図、 第７図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す
図、 第８図は従来方式の説明図、 第９図は従来方式による極点検出の例を説明する図、 第10図は先出願の網点領域分離方式による極点検出の例
を示す図である。 １……入力画像信号部、２……平滑化処理部、３……デ
ィレー部、4,5……極点検出部、６……網点領域検出
部、７……領域判定信号出力部。
Claims (2)
- 【請求項１】ディジタル多階調入力画像信号から所定の
画素領域からなるマトリックスを適用し、マトリックス
の中心画素とその他の画素との階調レベルの差より中心
画素が山の極点であるか谷の極点であるかを検出する第
１の極点検出部と、 ディジタル多階調入力画像信号に平滑化処理を施す平滑
化処理部と、 前記平滑化されたディジタル多階調入力画像信号から前
記所定の画素領域からなるマトリックスを適用し、マト
リックスの中心画素とその他の画素との階調レベルの差
より中心画素が山の極点であるか谷の極点であるかを検
出する第２の極点検出部と、 前記第１および第２の極点検出部で検出した極点検出結
果の論理和による合成画像より所定の２次元領域単位で
山を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計
数し、計数値の大なる側の極点画素数を２次元領域の極
点画素数とし、注目の２次元領域の極点画素数とその周
囲の２次元領域の極点画素数との関係から当該注目の２
次元領域の中心画素または全ての画素を網点部として検
出する網点領域検出部とを備えたことを特徴とする領域
分離装置。 - 【請求項２】前記平滑化処理部が、前記ディジタル多階
調入力画像信号に所定の重み係数の平滑化処理を施すも
のであることを特徴とする請求項１記載の領域分離装
置。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63266212A JP2777379B2 (ja) | 1988-10-24 | 1988-10-24 | 領域分離装置 |
| GB8921891A GB2224906B (en) | 1988-10-21 | 1989-09-28 | Dot region discriminating method |
| US07/417,074 US5025481A (en) | 1988-10-21 | 1989-10-04 | Dot region discriminating method |
| DE3935067A DE3935067A1 (de) | 1988-10-21 | 1989-10-20 | Punktbereich-unterscheidungsverfahren |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63266212A JP2777379B2 (ja) | 1988-10-24 | 1988-10-24 | 領域分離装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10022296A Division JP3004244B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 領域分離装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02113378A JPH02113378A (ja) | 1990-04-25 |
| JP2777379B2 true JP2777379B2 (ja) | 1998-07-16 |
Family
ID=17427818
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63266212A Expired - Fee Related JP2777379B2 (ja) | 1988-10-21 | 1988-10-24 | 領域分離装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2777379B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3245586B2 (ja) | 2000-01-01 | 2002-01-15 | 株式会社リコー | 極点画素検出装置 |
-
1988
- 1988-10-24 JP JP63266212A patent/JP2777379B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3245586B2 (ja) | 2000-01-01 | 2002-01-15 | 株式会社リコー | 極点画素検出装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02113378A (ja) | 1990-04-25 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |