JP2777380B2 - 網点領域検出方法 - Google Patents
網点領域検出方法Info
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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混在している
画像を再生する場合、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鮮鋭化処理など
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混在している
画像を再生する場合、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鮮鋭化処理など
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
ための網点領域検出方法に関する。
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
ための網点領域検出方法に関する。
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（階調）差を算出して差分信号を作
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（階調）差を算出して差分信号を作
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−１）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−１）｜≦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−１）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−１）｜≦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。
上記の従来方法は、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。
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。
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か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
（特開昭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か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
（特開昭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要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線などの高線数の網点では、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、極点画素を抽出することができなかった。
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要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線などの高線数の網点では、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、極点画素を抽出することができなかった。
本発明は、前述した従来方式における種々の問題点を
解決することは勿論、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点をも解決しようとするもの
である。
解決することは勿論、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点をも解決しようとするもの
である。
本発明においては、入力画像から得られるディジタル
多階調入力画像信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックス
を適用し、該マトリックスに異なる極点検出条件を適用
して中心画素が山または谷を示す極点画素であるか否か
を検出し、前記異なる条件で検出された極点検出結果の
論理和による合成画像より山を示す極点画素数と谷を示
す極点画素数をそれぞれ２次元領域単位で計数し、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
画素数の関係より当該注目の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判定する。
多階調入力画像信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックス
を適用し、該マトリックスに異なる極点検出条件を適用
して中心画素が山または谷を示す極点画素であるか否か
を検出し、前記異なる条件で検出された極点検出結果の
論理和による合成画像より山を示す極点画素数と谷を示
す極点画素数をそれぞれ２次元領域単位で計数し、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
画素数の関係より当該注目の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判定する。
第１の極点検出条件と第２の極点検出条件によりそれ
ぞれ独立に極点検出を行うので、それぞれの検出条件を
設定することにより細かい網点とをそれぞれ独立かつ同
時に検出することができる。そして、この２つの検出結
果の論理和を採っつ両者の合成画像を作り、この合成画
像に基づいて網点検出を行うのであらゆる網点率の網点
を正確に領域分離できる。
ぞれ独立に極点検出を行うので、それぞれの検出条件を
設定することにより細かい網点とをそれぞれ独立かつ同
時に検出することができる。そして、この２つの検出結
果の論理和を採っつ両者の合成画像を作り、この合成画
像に基づいて網点検出を行うのであらゆる網点率の網点
を正確に領域分離できる。
すなわち、第１の極点検出条件によれば、85線以上の
細かい網点と極点検出が可能であり、また、第２の極点
検出条件によれば、85線以下の大きな網点の極点検出が
可能である。したがって、この両者の論理和、すなわち
２つの極点検出結果の合成画像を作ることにより、細か
い網点から大きい網点まで、すべての網点について正確
に網点領域の分離を行うことができる。
細かい網点と極点検出が可能であり、また、第２の極点
検出条件によれば、85線以下の大きな網点の極点検出が
可能である。したがって、この両者の論理和、すなわち
２つの極点検出結果の合成画像を作ることにより、細か
い網点から大きい網点まで、すべての網点について正確
に網点領域の分離を行うことができる。
第２図は本発明方法を適用して構成した網点領域分離
装置の実施例を示す。
装置の実施例を示す。
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画像を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画像を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（階調）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
Ｌ×３スキャンライン分（Ｌは後述する網点検出のため
のＬ×Ｌ画素からなる単位ブロックＢ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（階調）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
Ｌ×３スキャンライン分（Ｌは後述する網点検出のため
のＬ×Ｌ画素からなる単位ブロックＢ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。
極点検出部2,3は、入力画像信号部１に格納されてい
るディジタル多階調入力画像の各画素にそれぞれ予め定
めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを適用し、当該マ
トリックスの中心画素m0が濃度変化の矢または谷を示す
極点であるか否かがその周囲の画素との濃度関係からそ
れぞれ検出する回路である。
るディジタル多階調入力画像の各画素にそれぞれ予め定
めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを適用し、当該マ
トリックスの中心画素m0が濃度変化の矢または谷を示す
極点であるか否かがその周囲の画素との濃度関係からそ
れぞれ検出する回路である。
上記第１の極点検出部２には、下記第１の極点検出条
件（Ｉ）が設定され、局所的な二次元の極点検出パター
ンによる極点検出が行われる。
件（Ｉ）が設定され、局所的な二次元の極点検出パター
ンによる極点検出が行われる。
極点検出条件（Ｉ） 第３図に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなるマトリック
ス（図示例はＭ＝３）の中心画素m0の濃度レベルが当該
Ｍ×Ｍ画素領域内の他のすべての酸素mi（ｉ＝1,2,…）
の濃度レベルよりも所定の閾値αまたはβ以上大きいか
または小さいときに、当該中心画素m0を極点として検出
する。すなわち、 m0＞mi＋α，（ｉ＝1,2,…） または m0＜mi−β，（ｉ＝1,2,…） さらに、上記第２の極点検出部３には、下記第２の極
点検出条件（II a）または（II b）のいずれかが設定さ
れ、局所的な二次元の極点検出パターンによる極点検出
が行われる。
ス（図示例はＭ＝３）の中心画素m0の濃度レベルが当該
Ｍ×Ｍ画素領域内の他のすべての酸素mi（ｉ＝1,2,…）
の濃度レベルよりも所定の閾値αまたはβ以上大きいか
または小さいときに、当該中心画素m0を極点として検出
する。すなわち、 m0＞mi＋α，（ｉ＝1,2,…） または m0＜mi−β，（ｉ＝1,2,…） さらに、上記第２の極点検出部３には、下記第２の極
点検出条件（II a）または（II b）のいずれかが設定さ
れ、局所的な二次元の極点検出パターンによる極点検出
が行われる。
極点検出条件（II a） 第４図（ａ）（ｂ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からな
るマトリックスの中心画素m0の濃度レベルが、該中心画
素を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画
素（第４図（ａ）（ｂ）中の×印の画素）の濃度レベル
よりも大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域該で
Ｍ×Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（第４図
（ａ）（ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定
の閾値ΔmTH1以上大きいときに、当該中心画素m0を極点
として検出する。
るマトリックスの中心画素m0の濃度レベルが、該中心画
素を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画
素（第４図（ａ）（ｂ）中の×印の画素）の濃度レベル
よりも大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域該で
Ｍ×Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（第４図
（ａ）（ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定
の閾値ΔmTH1以上大きいときに、当該中心画素m0を極点
として検出する。
極点検出条件（II b） 第４図（ａ）（ｂ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からな
るマトリックスの中心画素m0の濃度レベルが、該中心画
素を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画
素（第４図（ａ）（ｂ）中の×印の画素）の濃度レベル
よりも小さいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域外で
Ｍ×Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（第４図
（ａ）（ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定
の閾値ΔmTH2以上小さいときに、当該中心画素m0を極点
として検出する。
るマトリックスの中心画素m0の濃度レベルが、該中心画
素を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画
素（第４図（ａ）（ｂ）中の×印の画素）の濃度レベル
よりも小さいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域外で
Ｍ×Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（第４図
（ａ）（ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定
の閾値ΔmTH2以上小さいときに、当該中心画素m0を極点
として検出する。
網点領域検出部４は、上記極点検出部2,3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、この合成画像の極点画素情報に基づいてＬ×Ｌ画素
（但し、Ｌ＞Ｍ）を単位とするブロックＢ、例えば、第
５図に示すような９×９画素サイズ（Ｌ＝９）からなる
ブロックＢを単位として合成画像を分割し、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接ブロ
ックＢの極点画素数として決定した後、第６図に示すよ
うに、注目ブロックB0の極点画素数とその周囲ブロック
B1〜B8の極点画素数の関係から当該注目ブロックB0内の
所定の画素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、この合成画像の極点画素情報に基づいてＬ×Ｌ画素
（但し、Ｌ＞Ｍ）を単位とするブロックＢ、例えば、第
５図に示すような９×９画素サイズ（Ｌ＝９）からなる
ブロックＢを単位として合成画像を分割し、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接ブロ
ックＢの極点画素数として決定した後、第６図に示すよ
うに、注目ブロックB0の極点画素数とその周囲ブロック
B1〜B8の極点画素数の関係から当該注目ブロックB0内の
所定の画素が網点領域に属するか否かを判定する回路で
ある。
この網点領域検出部４の網点検出条件としては、１画
素づつ処理を実行するか、あるいは１ブロックづつ処理
を実行するかにより、下記条件（III a）〜（III d）の
いずれかが採用され、局所的な二次元の網点検出パター
ンによる網点検出が行われる。
素づつ処理を実行するか、あるいは１ブロックづつ処理
を実行するかにより、下記条件（III a）〜（III d）の
いずれかが採用され、局所的な二次元の網点検出パター
ンによる網点検出が行われる。
Ｌ×Ｌ画素のブロックＢを１画素づつ移動しながら網点
分離処理を実行する場合 網点検出条件（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〜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Ｂが所定の閾値BTH以上存在するときに、
当該注目ブロックB0の中心画素l0（第５図参照）を網点
部として検出する。すなわち、 ［Ｐ＞PTHのブロック数ΣＢ］＞BTH 網点検出条件（III b） 第６図に示すように、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PTH以下であるときに、当該注目ブロックB
0内の中心画素l0を網点部とする。
分離処理を実行する場合 網点検出条件（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〜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Ｂが所定の閾値BTH以上存在するときに、
当該注目ブロックB0の中心画素l0（第５図参照）を網点
部として検出する。すなわち、 ［Ｐ＞PTHのブロック数ΣＢ］＞BTH 網点検出条件（III b） 第６図に示すように、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PTH以下であるときに、当該注目ブロックB
0内の中心画素l0を網点部とする。
すなわち、 Σ｜ΔP|＜ΔPTH 上記Ｌ×Ｌ画素のブロックＢを１ブロックづつ移動しな
がら網点分離処理を実行する場合 網点検出条件（III c） 第６図に示すように、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Ｂが所定の閾値BTH以上存在するときに、
当該注目ブロックB0内のすべての画素l0〜l80を網点部
として検出する。
がら網点分離処理を実行する場合 網点検出条件（III c） 第６図に示すように、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Ｂが所定の閾値BTH以上存在するときに、
当該注目ブロックB0内のすべての画素l0〜l80を網点部
として検出する。
網点検出条件（III d） 第６図に示すように、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内のすべての画素l0〜l80を網点部として検出す
る。
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内のすべての画素l0〜l80を網点部として検出す
る。
領域判定信号出力部５は、上記網点領域検出部４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。
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、第１の極点検出
部２には上記極点検出条件（１）が、第２の極点検出部
３には上記極点検出条件（II a）が、また網点領域検出
部４には上記網点検出条件（III a）がそれぞれに設定
されているものとする。
ーチャートを参照して説明する。なお、第１の極点検出
部２には上記極点検出条件（１）が、第２の極点検出部
３には上記極点検出条件（II a）が、また網点領域検出
部４には上記網点検出条件（III a）がそれぞれに設定
されているものとする。
さらに、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んでいないものとする。
階調写真などの連続階調部を含んでいないものとする。
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Ｌ×３スキャ
ンライン分格納する（ステツプ［１］）。例えば、第５
図に示すように、Ｌ×Ｌ画素のブロックＢの画素サイズ
としてＬ＝９を採用した場合には、Ｌ×３＝９×３＝27
スキャンライン分の画素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Ｌ×３スキャ
ンライン分格納する（ステツプ［１］）。例えば、第５
図に示すように、Ｌ×Ｌ画素のブロックＢの画素サイズ
としてＬ＝９を採用した場合には、Ｌ×３＝９×３＝27
スキャンライン分の画素データが格納される。
第１の極点検出部２は、ディジタル多階調入力画像信
号の各画素に対して第３図に示す３×３画素からなるマ
トリックスを順次適用し、上記極点検出部条件（Ｉ）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（ステツプ［２］）。この第１の極点検出部
２の極点検出処理により、入力画像中の85線以上の細か
い網点の極点が検出される。
号の各画素に対して第３図に示す３×３画素からなるマ
トリックスを順次適用し、上記極点検出部条件（Ｉ）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（ステツプ［２］）。この第１の極点検出部
２の極点検出処理により、入力画像中の85線以上の細か
い網点の極点が検出される。
他方、第２の極点検出部３は、ディジタル多階調入力
画像の各画素に対して例えば第４図（ｂ）に示す５×５
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（II a）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Ｌ×３スキャンライン
の全画素について判定する（ステップ［３］）。この第
２の極点検出部３の極点検出処理により、入力画像中の
85線以下の大きな網点の極点が検出される。
画像の各画素に対して例えば第４図（ｂ）に示す５×５
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（II a）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Ｌ×３スキャンライン
の全画素について判定する（ステップ［３］）。この第
２の極点検出部３の極点検出処理により、入力画像中の
85線以下の大きな網点の極点が検出される。
上記ステップ［２］［３］においてそれぞれ極点検出
が終了すると、処理はステップ［４］へ移行し、網点領
域検出部４は、上記２つの極点検出部2,3で得られたそ
れぞれの山と谷の極点画素数の論理和を採り、２つの極
点検出結果の合成画像を作る。なお、このとき、山を与
える極点画素は山を与える曲線画素同士、また谷を与え
る極点画素は谷を与える極点画素同士で論理和（OR）を
採る。そして、この合成画像に上記網点出条件（III
a）を適用し、ステップ［５］〜［９］において合成画
像中の各画素が網点部であるか否かを検出する。
が終了すると、処理はステップ［４］へ移行し、網点領
域検出部４は、上記２つの極点検出部2,3で得られたそ
れぞれの山と谷の極点画素数の論理和を採り、２つの極
点検出結果の合成画像を作る。なお、このとき、山を与
える極点画素は山を与える曲線画素同士、また谷を与え
る極点画素は谷を与える極点画素同士で論理和（OR）を
採る。そして、この合成画像に上記網点出条件（III
a）を適用し、ステップ［５］〜［９］において合成画
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［５］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
側当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
側当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［６］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
求めた後、ステップ［７］においてそのブロックΣＢが
所定の閾値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
求めた後、ステップ［７］においてそのブロックΣＢが
所定の閾値BTH以上であるか否かを判定する。
上記ステップ［７］において、ブロック数はΣＢが閾
値BTHよりも大きいと制定されたときは、当該注目ブロ
ックB0の中心画素l0（第５図参照）は網点部であると
し、ステップ［８」へ移行する。他方ΣＢが閾値BTHよ
りも小さいと判定されたときは、当該注目ブロックB0の
中心画素l0は網点部でないとし、ステップ［９］へ移行
する。
値BTHよりも大きいと制定されたときは、当該注目ブロ
ックB0の中心画素l0（第５図参照）は網点部であると
し、ステップ［８」へ移行する。他方ΣＢが閾値BTHよ
りも小さいと判定されたときは、当該注目ブロックB0の
中心画素l0は網点部でないとし、ステップ［９］へ移行
する。
網点領域検出部４からは上記網点検出結果を受けた領
域判定信号出力部５は、その判定結果に従って当該中心
画素l0が網点部であるか否かの判定信号を出力する（ス
テップ［８］［９］）。
域判定信号出力部５は、その判定結果に従って当該中心
画素l0が網点部であるか否かの判定信号を出力する（ス
テップ［８］［９］）。
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Ｌ×３スキャンラインごとに繰り返し実行し
（ステップ［10］［11］）、入力画像のすべての画素を
網点部と線画部とに領域分離する。
素についてＬ×３スキャンラインごとに繰り返し実行し
（ステップ［10］［11］）、入力画像のすべての画素を
網点部と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、第１の極点検出部２では
３×３画素サイズのものを、第２の極点検出部３では５
×５画素サイズのものを、また網点領域検出部４では、
網点検出パターンを与えるＬ×Ｌ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採用したが、この
画素サイズM,Lは難易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、第１の極点検出部２では
３×３画素サイズのものを、第２の極点検出部３では５
×５画素サイズのものを、また網点領域検出部４では、
網点検出パターンを与えるＬ×Ｌ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採用したが、この
画素サイズM,Lは難易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の写真や絵など
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、本発明方法を適用すればよい。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の写真や絵など
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、本発明方法を適用すればよい。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網点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６で示さ
れるブロック部分が第２図に示した網点領域分離装置で
ある。第７図中、７は文字領域用の鮮鋭処理回路、８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、９は網点領域処理用の平滑処理回路、
10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、11は網点領域分離装置
６からの網点判定信号を受けてディザ処理回路８または
10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。
構成した複写機の例を示すもので、図中、符号６で示さ
れるブロック部分が第２図に示した網点領域分離装置で
ある。第７図中、７は文字領域用の鮮鋭処理回路、８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、９は網点領域処理用の平滑処理回路、
10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、11は網点領域分離装置
６からの網点判定信号を受けてディザ処理回路８または
10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６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11に送られる。画像信号選
択回路11は、該判定信号が網点領域信号でない場合には
ディザ処理回路８側の画像し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
10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11に送られる。画像信号選
択回路11は、該判定信号が網点領域信号でない場合には
ディザ処理回路８側の画像し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
10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８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で擬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11から出力される画像信号に対して必
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で擬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11から出力される画像信号に対して必
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、ディジタル多階調入力画像を局所的
な二次元の極点検出パターンからなる２つの異なる拠点
検出条件によりそれぞれ独立に極点検出し、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、この合成画像について局所的な二次元の網点検出パ
ターンにより網点の検出を行うようにしたので、あらゆ
る網点率の網点について正確な極点検出を行うことがで
きるようになり、このような網点率の網点であっても正
確に領域分離することができる。
な二次元の極点検出パターンからなる２つの異なる拠点
検出条件によりそれぞれ独立に極点検出し、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、この合成画像について局所的な二次元の網点検出パ
ターンにより網点の検出を行うようにしたので、あらゆ
る網点率の網点について正確な極点検出を行うことがで
きるようになり、このような網点率の網点であっても正
確に領域分離することができる。
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図は第１の極点検出部で用いるＭ×Ｍ画素からなる
マトリックスの例を示す図、 第４図は第２の極点検出部で用いるＭ×Ｍ画素からなる
マトリックスの例を示す図、 第５図はＬ×Ｌ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異方式による極点検出の
例を示す図である。
マトリックスの例を示す図、 第４図は第２の極点検出部で用いるＭ×Ｍ画素からなる
マトリックスの例を示す図、 第５図はＬ×Ｌ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異方式による極点検出の
例を示す図である。
Claims (3)
- 【請求項１】入力画像から得られるディジタル多階調入
力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、該
マトリックスに異なる極点検出条件を適用して中心画素
が山または谷を示す極点画素であるか否かを検出し、 前記異なる条件で検出された極点検出結果の論理和によ
る合成画像より山を示す極点画素数と谷を示す極点画素
数をそれぞれ２次元領域単位で計数し、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
画素数の関係より当該注目の２次元領域の中心画素を網
点部として判定することを特徴とする網点領域検出方
法。 - 【請求項２】入力画像から得られるディジタル多階調入
力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、該
マトリックスに異なる極点検出条件を適用して中心画素
か山または谷を示す極点画素であるか否かを検出し、 前記異なる条件で検出された極点検出結果の論理和によ
る合成画像より山を示す極点画素数と谷を示す極点画素
数をそれぞれ２次元領域単位で計数し、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
画素数の関係より当該注目の２次元領域の全ての画素を
網点部として判定することを特徴とする網点領域検出方
法。 - 【請求項３】第１の極点検出条件として、前記マトリッ
クスの中心画素の濃度レベルが当該Ｍ×Ｍ画素領域内の
他のすべての画素の濃度レベルよりも所定の閾値以上大
きいかまたは小さいときに、当該中心画素を極点として
検出し、第２の極点検出条件として前記マトリックスの
中心画素の濃度レベルが、該中心画素を含むＮ×Ｎマト
リックス内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素の濃度レベル
よりも大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎマトリックス
外でＭ×Ｍマトリックス内に存在する他のすべての画素
の濃度レベルよりも所定の閾値以上大きいときに当該中
心画素を極点として検出することを特徴とする請求項１
または２記載の網点領域検出方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268311A JP2777380B2 (ja) | 1988-10-26 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
| 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 |
|---|---|---|---|
| JP63268311A JP2777380B2 (ja) | 1988-10-26 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10022298A Division JP3004245B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 網点領域検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02115987A JPH02115987A (ja) | 1990-04-27 |
| JP2777380B2 true JP2777380B2 (ja) | 1998-07-16 |
Family
ID=17456772
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63268311A Expired - Fee Related JP2777380B2 (ja) | 1988-10-21 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2777380B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2871127B2 (ja) * | 1991-01-30 | 1999-03-17 | 三菱電機株式会社 | 画像処理装置及び方法 |
-
1988
- 1988-10-26 JP JP63268311A patent/JP2777380B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH02115987A (ja) | 1990-04-27 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |