JP2778669B2 - Halftone area detection method - Google Patents

Halftone area detection method

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JP2778669B2
JP2778669B2 JP63268312A JP26831288A JP2778669B2 JP 2778669 B2 JP2778669 B2 JP 2778669B2 JP 63268312 A JP63268312 A JP 63268312A JP 26831288 A JP26831288 A JP 26831288A JP 2778669 B2 JP2778669 B2 JP 2778669B2
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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、再生画像の品質を向上るために
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、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。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Industrial application field] In a copying machine or a facsimile machine, when reproducing an image in which a halftone image such as a photograph or a picture expressed by a halftone dot and a line drawing such as a character are mixed. In order to improve the quality of a reproduced image, it is desirable to perform a moire removal process on a halftone dot region such as a halftone photograph and a sharpening process on a line drawing region such as a character. Also, when transmitting an image in which a halftone image and a line image are mixed, in order to improve the data compression ratio, etc., the encoding process is performed after performing the process according to the characteristics of each image region. It is desirable to apply such as.

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。
The present invention relates to a dot area detecting method for automatically determining and separating a dot area and a line drawing area in an image when performing the above-described various image processing.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

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)。
As a method for separating a dot area from an image in which halftone and line drawings are mixed, there is a method proposed by Ueno (Ueno: "Reproduction of a halftone picture using a dot printer" Oki Electric R & D Vol. 132 Vol. .53 No. 4).

この方法は、第7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8図(a)(b)のように検出する。
In this method, as shown in FIG.
The original image data is taken out as a digital multi-tone signal by raster scanning, and the difference between light and dark density (gradation) between adjacent pixels on the raster is calculated to generate a difference signal. Pixels satisfying any one of the conditions i) to (iii) are detected as poles indicating peaks or valleys of density change as shown in FIGS. 8 (a) and 8 (b).

(i)差分の符号が前後で変わったときの画素(第8図
(a))を極点とする。
(I) The pixel when the sign of the difference changes before and after (FIG. 8A) is taken as the extreme point.

(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8図(b))を極点とする。
(Ii) A pixel when the sign of the difference value changes before and after the difference is zero (FIG. 8 (b)) is defined as an extreme point.

(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。
(Iii) A pixel (not shown) when the interval from the previous extreme point has reached a predetermined threshold value L th0 is defined as an extreme point.

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。
Based on the pole information obtained as described above, when the following conditions (iv) and (v) are simultaneously satisfied, it is determined to be a dot region.

(iv)極点間の区間長L(i)が予め定めた閾値Lth1
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な
る。
(Iv) The section length L (i) between the poles is equal to a predetermined threshold L th1 .
L is within the range of th2 . That is, L th1 <L (i) <L th2 (v) The section length L (i) of the current position and the section length L immediately before it
When the difference from (i-1) is within a predetermined threshold L th3 .
That is, | L (i) −L (i−1) | ≦ L th3 Then, based on the above determination result, the output of each pixel becomes a signal corresponding to a line drawing or a signal corresponding to a halftone dot.

〔発明が解決しようとする課題〕 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。
[Problem to be Solved by the Invention] The above-described conventional method is to separate halftone dots from an image on the assumption that peaks of peaks and valleys of density levels appear regularly in a halftone dot region. Since there are many extreme points in a character portion other than a halftone dot portion and in a continuous tone photographic portion, there is a problem that a sufficiently high separation rate cannot be expected with the above method.

また、ラスタスキャンライン上に並ぶ前後の画素の一
次元的な比較によって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。
Further, since the detection is performed by one-dimensional comparison of pixels before and after the raster scan line, a halftone portion having a low halftone ratio, or a halftone portion having a high halftone ratio, or the document rotates. For example, in a halftone portion where the screen angle deviates from the horizontal direction, the section length L (i) between the poles becomes long, and there is a problem that separation from the character portion becomes difficult.

〔課題を解決するための手段〕[Means for solving the problem]

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対してM×M画素からなるマトリ
ックスを順次適用し、 前記マトリックスの中心画素の階調レベルがマトリッ
クス内で最大または最小の階調レベルを有し、かつ前記
中心画素と該中心画素を中にして対称の位置にある他の
2つの画素との階調レベルの平均値との差より該中心画
素を山または谷の極点画素として検出し、 前記極点画素であるとして検出された画素を前記Mよ
り大なるN×N画素からなる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の関係から当該注目の2次元領域の
中心画素を網点部とそして検出する。
In the present invention, a matrix composed of M × M pixels is sequentially applied to a digital multi-gradation input image signal obtained from an input image, and the gradation level of the center pixel of the matrix is the maximum or minimum level in the matrix. The central pixel is a peak or valley extreme pixel based on the difference between the average value of the gray level of the central pixel and the other two pixels symmetrically positioned with respect to the central pixel. The number of extreme pixels indicating peaks and the number of extreme pixels indicating valleys are counted in units of a two-dimensional area consisting of N × N pixels larger than M, and the total number of pixels detected as the extreme pixels is counted. The number of extreme pixels on the side where the numerical value is large is defined as the number of extreme pixels in the two-dimensional area, and the center of the two-dimensional area of interest is determined from the relationship between the number of extreme pixels in the two-dimensional area of interest and the number of extreme pixels in surrounding two-dimensional areas. Halftone dots Door and detection.

〔作用〕[Action]

M×M画素のマトリックスからなる局所的な二次元の
極点検出パターンを用いて画素の極点を検出し、さらに
Mより大なるN×N画素からなる2次元領域を設定し、
注目2次元領域とその周囲の2次元領域の極点画素数よ
り当該注目2次元領域の中心画素を網点部に属するとし
て検出するので、ラスタスキャンライン上に並ぶ前後の
画素の一次元的な比較だけで網点の分離を行う従来法に
比べ、より正確に網点を分離できる。
Using a local two-dimensional pole detection pattern consisting of a matrix of M × M pixels to detect the poles of the pixels, further setting a two-dimensional area consisting of N × N pixels larger than M,
Since the center pixel of the two-dimensional area of interest and the surrounding two-dimensional area are detected as belonging to the halftone part, the one-dimensional comparison of the pixels before and after the raster scan line is performed. It is possible to more accurately separate halftone dots as compared with the conventional method of separating halftone dots only by using the above method.

〔実施例〕〔Example〕

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。
FIG. 2 shows an embodiment of a halftone dot area separating apparatus constructed by applying the method of the present invention.

なお、説明を簡単にするため、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。
For the sake of simplicity, a case where a monochrome image is used as a processed image will be described as an example. If you want to apply to a color image, you can decompose the color original image into three primary colors such as RGB or YMC according to the display format of the reproduced image, such as CRT display, print display, etc., and perform the dot separation processing according to the present invention for each color Good.

第2図において、入力画像信号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。
In FIG. 2, an input image signal 1 is a digital multi-level image composed of luminance signals corresponding to density (gradation) levels obtained by raster-scanning an original image in which a halftone image such as a halftone photograph and a line image such as a character are mixed. Is converted into an input image signal, and at least scan lines required for subsequent separation processing, for example, N
This is a circuit for storing in a line memory or the like the data of × 3 scan lines (N is the pixel size of a unit block composed of N × N pixels for halftone dot detection described later).

極点検出部2は、上記入力画像信号部1から送られて
くるディジタル多階調入力画像の各画素に対して予め定
めたM×M画素からなるマトリックスを順次適用し、当
該マトリックスの中心画素が濃度変化の山または谷を示
す極点であるか否かを周囲の画素との濃度関係から検出
する回路である。
The pole detection unit 2 sequentially applies a matrix of predetermined M × M pixels to each pixel of the digital multi-tone input image sent from the input image signal unit 1 so that the center pixel of the matrix is This is a circuit for detecting whether or not it is an extreme point indicating a peak or a valley of a density change from a density relationship with surrounding pixels.

この極点検出部2における極点検出条件としては、下
記の条件(I a)および(I b)がAND条件として採用さ
れ、居所的な二次元の極点検出パターンによる検出が行
われる。
The following conditions (Ia) and (Ib) are employed as AND conditions as the extreme point detection conditions in the extreme point detection unit 2, and detection is performed using a local two-dimensional extreme point detection pattern.

極点検出条件(I a) 第3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の濃度レベルが当該M×M
画素領域内の他のすべての画素m1〜miの濃度レベルより
も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>m1〜mi または m0<m1〜mi 極点検出条件(I b) 第3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と濃度レベルと該中心画素
を中にして対称の位置にある他の2つの画素の濃度レベ
ルの平均値との差の絶対値が一定閾値ΔmTHよりも大き
いときに、当該中心画素m0を濃度変化の山または谷を与
える極点として検出する。すなわち、中心画素m0を中に
して対称の位置にある他の2つの画素をma,mbとすると
き、 である。
As shown in pole detection condition (I a) Figure 3 (a) (b), M × M concentration level the M × M of the central pixel m 0 matrix comprising pixels
When greater or less than the other concentration level of all the pixels m 1 ~m i in the pixel region, to detect the center pixel m 0 as pole. That, m 0> m 1 ~m i or m 0 <m 1 ~m i pole detection conditions (I b) as shown in FIG. 3 (a) (b), the center pixel of the matrix of M × M pixels When the absolute value of the difference between m 0 , the density level, and the average value of the density levels of the other two pixels located symmetrically with respect to the center pixel is larger than the fixed threshold Δm TH , the center pixel m 0 is detected as an extreme point giving a peak or a valley of the density change. That is, when in the in center pixel m 0 the other two pixels at the positions symmetrical m a, and m b, It is.

極点検出部3は、N×N画素(但し、N>M)からな
るブロックB、例えば第4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5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4図参照)、あるいは当該ブロックB0の内の全ての
画素n0〜n80が網点領域に属するか否かを判定する回路
である。
The pole detection unit 3 divides an image into blocks B each having N × N pixels (where N> M), for example, a block B having a 9 × 9 pixel size (N = 9) as shown in FIG. Then, the number of extreme pixels indicating peaks and the number of extreme pixels indicating valleys are counted for each block, and the number of extreme pixels on the side with the larger count value is determined as the number of extreme pixels of the block. the pole number of pixels P 0 of the target block B 0, the center pixel n 0 of the block of interest B 0 from the relationship between the pole number of pixels P of the upper, lower, left and right diagonal of each surrounding blocks B 1 .about.B 8 surrounding the
(See FIG. 4), or all of the pixels n 0 ~n 80 of the said block B 0 is a circuit determines whether belonging to the halftone dot region.

この網点領域検出部4における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(II a)〜(II
d)のいずれかが採用され、局所的な二次元の網点検出
パターンによる検出が行われる。
The halftone dot detection condition in the halftone dot area detection unit 4 is determined by the following conditions (IIa) to (IIa) depending on whether the processing is performed one pixel at a time or one block at a time.
Either of d) is adopted, and detection is performed using a local two-dimensional halftone dot detection pattern.

N×N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(II a) 第5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n0(第4図参照)を網点
部として検出する。すなわち、 [P>PTHのブロックの数ΣB]>BTH 網点検出条件(II b) 第5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内の中心画素n0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(II c) 第5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n0〜n80を網点部
として検出する。
N × N block B as shown in Figure 5 when dot detecting a condition for executing a halftone separation process (II a) while moving pixel by pixel of the pixel, the block of interest B 0 and surrounding blocks
In B 1 to B 8 , when a block B in which the number of extreme pixels P is equal to or more than a predetermined threshold P TH is equal to or more than a predetermined threshold B TH ,
The center pixel n 0 (see FIG. 4) of the block of interest B 0 is detected as a halftone dot. That is, as shown in> B TH dot detecting condition (II b) Figure 5 Number ΣB blocks of P> P TH], the block of interest B 0 and surrounding blocks
In B 1 to B 8 , the block of interest B 0 and each surrounding block B 1 to B 8
Sum of absolute values of the difference ΔP in the number of pole pixels from B 8 Σ | ΔP |
Is less than or equal to the predetermined threshold value ΔP TH , the center pixel n 0 in the block of interest B 0 is defined as a halftone dot portion. That is, P | ΔP | <ΔP TH When the dot separation processing is executed while moving the block B of the above L × L pixels one by one. Halftone dot detection condition (IIc) As shown in FIG. B 0 and surrounding blocks
In B 1 to B 8 , when a block B in which the number of extreme pixels P is equal to or more than a predetermined threshold P TH is equal to or more than a predetermined threshold B TH ,
All pixels n 0 to n 80 in the block of interest B 0 are detected as halftone dots.

網点検出条件(II d) 第5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n0〜n80を網点部として検出す
る。
Halftone detection condition (II d), as shown in FIG. 5, block of interest B 0 and surrounding blocks
In B 1 to B 8 , the block of interest B 0 and each surrounding block B 1 to B 8
Sum of absolute values of the difference ΔP in the number of pole pixels from B 8 Σ | ΔP |
There when it is less than a predetermined threshold value [Delta] P TH, detects all pixels n 0 ~n 80 of the block of interest B within 0 as halftone dot portion.

領域判定信号出力部4は、上記網点領域検出部3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。
The area determination signal output unit 4 is a circuit that outputs a determination signal as to whether each pixel is a halftone part or a line drawing part based on the detection result of the halftone area detection unit 3.

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
3における網点領域の検出条件としては上記(II a)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。
The operation of the embodiment having the above configuration will now be described with reference to the flowchart of FIG. Note that the above (IIa) is used as a condition for detecting a halftone dot region in the halftone dot region detection unit 3. The input image is composed of a halftone portion and a line drawing portion, and does not include a continuous tone portion such as a continuous tone photograph.

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4
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。
The input image signal unit 1 raster-scans the original image and converts it into a digital multi-tone input image signal composed of luminance signals.
This image signal is stored for N × 3 scan lines required for the subsequent halftone dot separation processing (step [1]). For example, the fourth
As shown in the figure, when N = 9 is adopted as the pixel size of the block B of N × N pixels, N × 3 = 9 × 3 = 27
The image data for the scan line is stored.

極点検出部2は上記入力画像信号部1に格納された画
素データの各画素に例えば第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、上記接点検条件
(I a)(I b)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27スキャンラインの
全画素について判定する(ステップ[2])。
The pole detection unit 2 sequentially applies, for example, a matrix of 3 × 3 pixels shown in FIG. 3A to each pixel of the pixel data stored in the input image signal unit 1, and performs the contact inspection condition (Ia). Center pixel of the matrix based on (I b)
It is determined whether or not m 0 is the extreme point of the density change for all pixels on the 27 scan lines (step [2]).

上記ステップ[2]においてすべての画素について接
点検出が終了すると、ステップ[3]〜[11]において
各画素が網点部であるか否かの領域判定を上記網点検出
条件(II a)に基づいて行う。
When the contact detection is completed for all the pixels in step [2], in steps [3] to [11], the area determination as to whether or not each pixel is a halftone part is performed according to the halftone detection condition (IIa). Perform based on.

すなわち、先ずステップ[3]において、上記極点検
出された画像を第4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。
That is, first, in step [3], the image in which the extreme points are detected is divided in units of a block B having a size of 9 × 9 pixels as shown in FIG. The number of pixels is counted, and the number of extreme pixels on the side with the larger count value is set as the number of extreme pixels P of the block.

次いで、ステップ[4]において、第5図に示す注目
ブロックB0とその周囲のブロックB1〜B8についてその極
点画素数Pが所定の閾値PTH以上であるブロックの数Σ
Bを求め、ステップ[5]においてそのブロック数ΣB
が所定の閾値BTH以上であるか否かを判定する。
Next, in step [4], the number of the pole number of pixels P for the target block B 0 and block B 1 .about.B 8 surrounding shown in FIG. 5 is equal to or greater than a predetermined threshold P TH block Σ
B is obtained, and in step [5], the number of blocksΣB
Is greater than or equal to a predetermined threshold BTH.

上記ステップ[5]において、ブロック数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n
0(第4図参照)を網点部であると判定し、ステップ
[6]へ移行する。他方、ブロック数ΣBが位置BTH
りも小さいときは当該注目ブロックB0の中心画素n0は網
点部でないと判定し、ステップ[7]へ移行する。
In step [5] above, the number of blocks ΣB is equal to the threshold
Central pixel n of the block of interest B 0 when greater than B TH
0 (see FIG. 4) is determined to be a halftone dot portion, and the process proceeds to step [6]. On the other hand, the center pixel n 0 of the block of interest B 0 when the number of blocks ΣB is smaller than the position B TH is determined not to be a halftone dot portion, the process proceeds to step [7].

網点領域検出部3から上記検出結果を受けた領域判定
信号出力部4は、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[6][7])。
Area identification signal output unit 4 which has received the detection results from the dot region detecting unit 3, the center pixel n 0 outputs a determination signal whether the meshed portion (Step [6] [7]) .

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[8][9])、入力画像のすべての画素に
ついて網点部と線画部とに領域分離する。
As described above, the halftone dot separation process is repeatedly performed for every pixel of the input image for every N × 3 scan lines (steps [8] and [9]), and the halftone portion and the line drawing are obtained for all the pixels of the input image. Separate into regions.

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は例にとって述べた
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
入力画像信号部を微分して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、文字部、連続階調部の三者の分離も可能と
なる。
The above embodiment has been described by way of example when the original image is composed of halftone portions such as halftone photographs and line drawing portions such as characters. However, in actuality, continuous tone photographs and pictures are included in the original image. There are cases where continuous tone portions are mixed. In such a case, the method of the present invention may be applied after first differentiating the input image signal portion and removing the continuous tone portion from the edge density (see, for example, JP-A-58-115975). By doing so, it is also possible to separate the three parts, the halftone part, the character part, and the continuous tone part.

なお、M×M画素からなるマトリックスの画素サイズ
MおよびN×N画素からなるブロックの画素サイズNの
値は、それぞれ任意に採用し得ることは勿論である。
The value of the pixel size M of the matrix composed of M × M pixels and the value of the pixel size N of the block composed of N × N pixels can of course be arbitrarily adopted.

第6図は上記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5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6図中、6は文字領域処理用の鮮鋭処理回路、7
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、8は網点領域処理用の平滑処理回
路、9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、10は領域分離装置
5からの網点判定信号を受けてディザ処理回路7または
9のいずれかの信号を選択する画像信号選択回路であ
る。
FIG. 6 shows an example of a copying machine constructed by using the halftone dot area separating apparatus of the above embodiment. In the drawing, the block indicated by reference numeral 5 is the halftone dot area separating apparatus shown in FIG. is there. In FIG. 6, reference numeral 6 denotes a sharpening processing circuit for character area processing;
Is a Bayer-type dither processing circuit emphasizing resolution for clearing characters, etc., 8 is a smoothing processing circuit for halftone dot area processing, and 9 is emphasis on gradation for producing halftones such as halftone pictures. The vortex-type dither processing circuit 10 is an image signal selection circuit that receives the halftone dot determination signal from the area separation device 5 and selects one of the dither processing circuits 7 and 9.

入力した画像信号は網点領域分離装置5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10に送られる。画像信号選
択回路10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7側の画素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
9側の画像信号を選択して出力する。
The input image signal is judged by the dot area separating device 5 as to whether each pixel belongs to a dot portion or not, and the judgment result is sent to the image signal selection circuit 10. The image signal selection circuit 10 selects and outputs a pixel signal from the dither processing circuit 7 when the determination signal is not a halftone area signal, and outputs a dither processing circuit when the determination signal is a halftone area signal. The image signal on the ninth side is selected and output.

この結果、線画領域ではディザ処理回路7で説明処理
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9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10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
間調された高品質の2値画像が得られる。
As a result, an image signal such as a character explained by the dither processing circuit 7 is selectively output in the line drawing area, and an image signal such as a halftone picture processed by the halftone processing by the dither processing circuit 9 is selected in the halftone area. Is output. Therefore, if the image signal output from the image signal selection circuit 10 is subjected to necessary processing and then copied and reproduced, the line drawing portion such as a character is sharpened, and the dot portion such as a halftone photograph looks natural. A pseudo-halftone high quality binary image is obtained.

〔発明の効果〕〔The invention's effect〕

本発明によれば、局所的な二次元の極点検出パターン
を用いてディジタル多階調入力画像の画素の極点検出を
行い、さらに、該得られた極点検出結果を、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、従来法に比べ高い分離率を達成し得るとと
もに、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高い
網点部、さらには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であっても正確に網点
分離することができる。
According to the present invention, the extreme detection of the pixels of the digital multi-tone input image is performed using the local two-dimensional extreme detection pattern, and the obtained extreme detection result is further converted to a local two-dimensional network. Since a dot portion is detected using a dot detection pattern, a higher separation rate can be achieved compared with the conventional method, and a dot portion having a lower dot ratio or a dot portion having a higher dot ratio can be achieved. Further, even in the case where the screen angle is deviated from the horizontal direction due to the rotation of the original or the like, the halftone dots can be accurately separated.

さらに、極点の検出に際し、目的とする中心画素の濃
度レベルと各周囲画素の濃度レベルを個々に比較するだ
けでなく、中心画素の濃度レベルと該中心画素を中にし
て対称の位置にある他の2つの画素の濃度レベルの平均
値との差の絶対値が一定閾値よりも大きいことを条件と
して極点を検出するようにしているので、周囲画素との
間で個々にレベルを比較するだけに比べてディジタルノ
イズに強い網点領域検出方法を提供することができる。
Furthermore, when detecting the extreme point, not only the density level of the target central pixel and the density level of each peripheral pixel are individually compared, but also the density level of the central pixel and the central pixel are symmetrically positioned with respect to the central pixel. Since the extreme point is detected on condition that the absolute value of the difference between the average value of the density levels of the two pixels and the average value is larger than a certain threshold value, it is only necessary to compare the levels individually with the surrounding pixels. As a result, it is possible to provide a halftone dot area detection method that is more resistant to digital noise.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

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M×M画素からなるマトリックスの例を示す
図、 第4図はN×N画素からなるブロックの例を示す図、 第5図は注目ブロックと周囲ブロックとの関係を示す
図、 第6図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す
図、 第7図は従来方式の説明図、 第8図は従来方式による極点検出の例を説明する図であ
る。
FIG. 1 is a flowchart of the operation of the embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing an embodiment of the present invention, FIG. 3 is a diagram showing an example of a matrix composed of M × M pixels, and FIG. FIG. 5 is a diagram showing an example of a block composed of N pixels, FIG. 5 is a diagram showing the relationship between a target block and surrounding blocks, FIG. 6 is a diagram showing an example of a copying machine constituted by applying the present invention, FIG. FIG. 8 is an explanatory diagram of a conventional system, and FIG. 8 is a diagram illustrating an example of pole detection by the conventional system.

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】入力画像から得られるディジタル多階調入
力画像信号に対してM×M画素からなるマトリックスを
順次適用し、 前記マトリックスの中心画素の階調レベルがマトリック
ス内で最大または最小の階調レベルを有し、かつ前記中
心画素と該中心画素を中にして対称の位置にある他の2
つの画素との階調レベルの平均値との差より該中心画素
を山または谷の極点画素として検出し、 前記極点画素であるとして検出された画素を前記Mより
大なるN×N画素からなる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
領域の極点画素数の関係から当該注目の2次元領域の中
心画素を網点部とそして検出することを特徴とする網点
領域検出方法。
1. A matrix composed of M × M pixels is sequentially applied to a digital multi-gradation input image signal obtained from an input image, wherein a gradation level of a center pixel of the matrix is a maximum or minimum level in the matrix. And the other two pixels having a gray level and being symmetrical with respect to the center pixel.
The center pixel is detected as a peak pixel of a peak or a valley from the difference between the average value of the gradation levels of the two pixels and the pixel detected as the pole pixel is composed of N × N pixels larger than M. The number of extreme pixels indicating peaks and the number of extreme pixels indicating valleys are counted in units of two-dimensional areas, and the number of extreme pixels on the side with the larger count value is defined as the number of extreme pixels in two-dimensional areas. A halftone dot detection method, comprising: detecting a center pixel of the two-dimensional region of interest as a halftone dot portion from the relationship between the number of pixels and the number of extreme pixels in a two-dimensional region around the halftone dot.
【請求項2】入力画像から得られるディジタル多階調入
力画素信号に対してM×M画素からなるマトリックスを
順次適用し、 前記マトリックスの中心画素の階調レベルがマトリック
ス内で最大または最小の階調レベルを有し、かつ前記中
心画素と該中心画素を中にして対称の位置にある他の2
つの画素との階調レベルの平均値との差より該中心画素
を山または谷の極点画素として検出し、 前記極点画素であるとして検出された画素を前記Mより
大なるN×N画素からなる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
領域の極点画素数の関係から当該注目の2次元領域の全
ての画素を網点部として検出することを特徴とする網点
領域検出方法。
2. A matrix consisting of M × M pixels is sequentially applied to a digital multi-tone input pixel signal obtained from an input image, wherein the tone level of the center pixel of the matrix is the highest or lowest level in the matrix. And the other two pixels having a gray level and being symmetrical with respect to the center pixel.
The center pixel is detected as a peak pixel of a peak or a valley from the difference between the average value of the gradation levels of the two pixels and the pixel detected as the pole pixel is composed of N × N pixels larger than M. The number of extreme pixels indicating peaks and the number of extreme pixels indicating valleys are counted in units of two-dimensional areas, and the number of extreme pixels on the side with the larger count value is defined as the number of extreme pixels in two-dimensional areas. A halftone dot area detecting method, wherein all pixels of the two-dimensional area of interest are detected as halftone dots from the relationship between the number of pixels and the number of extreme pixels in a two-dimensional area around the halftone dot area.
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