JP2878318B2 - Image area determination method for binary image - Google Patents

Image area determination method for binary image

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Description

【発明の詳細な説明】 [発明の属する技術分野] 本発明は2値画像の像域判定方法、特に2値画像デー
タが文字領域に属するか擬似中間調領域に属するかを判
定する2値画像の像域判定方法に関するものである。
Description: TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method for determining an image area of a binary image, and more particularly, to a binary image for determining whether binary image data belongs to a character area or a pseudo halftone area. In the image area determination method.

[従来の技術] 従来より、2値画像から、像域を判定する方法とし
て、特開昭61−157158号公報に開示されている技術が知
られている。この公報には、2値画像データの空間周波
数特性から、網点画像と、文字画像とを識別する技術が
開示され、具体的には、ブロック内の着目画素をはさむ
隣接画素の濃度が、共に着目画素と異なる場合の数が多
いときに網点画像と判別するものである。
[Prior Art] Conventionally, as a method of determining an image area from a binary image, a technique disclosed in JP-A-61-157158 is known. This publication discloses a technique for distinguishing between a halftone image and a character image from the spatial frequency characteristics of binary image data. Specifically, the density of adjacent pixels sandwiching a pixel of interest in a block is When the number of cases different from the target pixel is large, the image is determined to be a halftone image.

[発明が解決しようとする課題] しかしながら、前記公報の開示の技術は、文字画像と
網点画像とは識別できるが、ディザ処理された画像や、
誤差拡散法処理された画像を判定することができず、像
域の判定精度が悪いという欠点があった。
[Problems to be Solved by the Invention] However, according to the technology disclosed in the above publication, although a character image and a halftone image can be distinguished, an image subjected to dither processing,
There is a drawback that the image subjected to the error diffusion method cannot be determined, and the determination accuracy of the image area is poor.

本発明は上述した従来技術の課題に鑑みてなされたも
のであり、文字領域と疑似中間調画像とが混在する2値
画像において、精度よくその像域を判定することができ
る2値画像の像域判定方法の提供を目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-described problems of the related art, and has been made in consideration of an image of a binary image in which an image area can be accurately determined in a binary image in which a character area and a pseudo halftone image are mixed. The purpose of the present invention is to provide an area determination method.

[課題を解決するための手段] 上記目的を達成するために本発明にあっては、 入力2値画像データの像域を判定する2値画像の像域
判定方法であって、 複数画素からなるブロック内で、隣接画素で濃度が反
転している回数をカウントし、そのカウント値から入力
2値画像が写真画像と文字画像のいずれの領域に属する
かを判別する第1の判別工程と、 入力2値画像データの周期性から、入力2値画像がデ
ィザ画像か文字画像のいずれの領域に属するかを判別す
る第2の判別工程と、 複数画素からなるブロック内で、ある着目画素の上下
左右のすべての画素が着目画素の濃度と異なる孤立画素
の数をカウントし、そのカウント値から入力2値画像が
誤差拡散画像か文字画像のいずれの領域に属するかを判
別する第3の判別工程とを有し、 前記第1、第2及び第3の判別工程の判別結果の組み
合わせから入力2値画像データが文字領域に属する疑似
中間調領域に属するかを判定することを特徴とする。
Means for Solving the Problems In order to achieve the above object, the present invention provides a binary image image area determination method for determining an image area of input binary image data, comprising a plurality of pixels. A first discriminating step of counting the number of times that the density is inverted in adjacent pixels in the block, and discriminating to which of the photograph image and the character image the input binary image belongs from the count value; A second determining step of determining whether the input binary image belongs to a dither image or a character image based on the periodicity of the binary image data; And a third determining step of counting the number of isolated pixels in which all the pixels of the input pixel differ from the density of the pixel of interest, and determining from the count value whether the input binary image belongs to the error diffusion image or the character image. Having, before First, second and third determination step input binary image data from a combination of the determination results of and judging whether belonging to the pseudo-halftone regions belonging to the character region.

[実施例] 以下添付図面を参照して本発明の一実施例を説明す
る。
Embodiment An embodiment of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

第1図は本発明の像域判定方法を実施する装置の構成
例を示すブロツク図である。シフトレジスタ1に入力さ
れた主走査方向1ラインのデータは、副走査方向の6画
素分のパラレルデータを出力するラインメモリ群2の6
つのラインメモリ2a〜2fに入力され、ラインメモリ2a〜
2fからの出力はシフトレジスタ群3の6つの6ビツトレ
ジスタ3a〜3fに書き込まれる。この時3a〜3fに主走査方
向にシフト入力され、6ライン×6画素のマトリツクで
画素濃度値データが取り出されて、ラツチ群4の36個の
ラツチにラツチされる。この6×6マトリツクスを像域
分離回路5に入力し、中心の注目画素が文字領域に含ま
れるか、疑似中間調領域に含まれるかが判定されて出力
される。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an apparatus for implementing the image area determination method of the present invention. The data of one line in the main scanning direction input to the shift register 1 is stored in the line memory group 2 for outputting parallel data of six pixels in the sub-scanning direction.
Input to the two line memories 2a to 2f,
The output from 2f is written to six 6-bit registers 3a to 3f of the shift register group 3. At this time, the data is shifted in the main scanning direction to 3a to 3f, pixel density value data is extracted by a matrix of 6 lines × 6 pixels, and is latched into 36 latches of the latch group 4. The 6 × 6 matrix is input to the image area separation circuit 5, and it is determined whether the center pixel of interest is included in the character area or the pseudo halftone area, and is output.

以下に、像域分離のアルゴリズムについて詳細に説明
する。
Hereinafter, the algorithm of the image area separation will be described in detail.

<空間周波数による判定> 2値の写真画像では画素の濃度変化が激しく、その発
生に方向性はないが、文字画像では濃度変化回数は比較
的少なく、輪郭と直交する方向にのみ現われる。この濃
度変化の発生の違いにより像域を分離することができ
る。
<Determination Based on Spatial Frequency> In a binary photographic image, the density of a pixel changes drastically and there is no directionality, but in a character image, the number of density changes is relatively small and appears only in a direction orthogonal to the contour. The image area can be separated by the difference in the occurrence of the density change.

フアクシミリでは、ハーフトーンのデイザは普通4×
4のマトリツクスを使用しているので、第2図(a),
(b)に示すように、まず画像信号を4×4のブロツク
に分割し、そのブロツク内の画素の境界を主走査方向副
走査方向それぞれ12ケ所について濃度の反転の回数IX
IYを求めると、各画像の像域とIX,IYには強い相関があ
る。
In facsimile, halftone dither is usually 4x
Since the matrix of Fig. 4 is used, Fig. 2 (a),
As shown in (b), first, the image signal is divided into 4 × 4 blocks, and the boundaries of the pixels in the blocks are divided by 12 times in the main scanning direction and the sub-scanning direction in the number of times I X ,
When I Y is obtained, there is a strong correlation between the image area of each image and I X and I Y.

しかし、文字画像と写真画像とが重なつている部分も
かなりあり、あるしきい値で分けたとしても両者を完全
に分離できるものではなく、この方法だけでは不十分で
あると考えられる。ここでは、一応IX+IY≧ISとなる部
分を写真画像領域と判定する。
However, there are considerable portions where the character image and the photographic image overlap, and even if they are divided by a certain threshold value, they cannot be completely separated from each other, and it is considered that this method alone is not sufficient. Here, it is determined that the photographic image area portion once the I X + I Y ≧ I S .

IS=8では、文字の輪郭をほとんど写真と誤判定して
しまう。IS=11で文字部の誤判定はかなり減るが、渦巻
き型デイザ画像はほとんど写真部と判定できない。ベイ
ヤー型,網点型,誤差拡散法による画像では有る程度写
真部と判定するが、やはり黒に近いグレーと白に近いグ
レーの部分は空間周波数が低いため、文字部であると誤
判定してしまう。しかし、IS=11の場合が最も誤判定が
少なく適当であることが判明した。
If I S = 8, the outline of the character is almost erroneously determined to be a photograph. When I S = 11, the misjudgment of the character portion is considerably reduced, but the spiral dither image can hardly be judged as the photographic portion. In the Bayer-type, halftone-type, and error-diffusion images, the image is determined to be a photographic part to a certain extent. However, the gray part close to black and the gray part close to white have low spatial frequencies, and are erroneously determined to be character parts. I will. However, it has been found that the case where I S = 11 has the least number of erroneous determinations and is appropriate.

上記4×4のブロツクでは誤判定が結構あるので、も
う少しブロツクを拡張して6×6のブロツクで同様に判
定をおこない、濃度反転の回数IX,IYを求めると、4×
4のブロツクで区切つた時と同様な相関がさらに強く現
われるので、6×6のブロツクで区切つたほうがより誤
判定が減る。
Since there is quite a misjudgment in the above 4 × 4 block, the block is extended a little more and the same decision is made in the 6 × 6 block to obtain the number of times of density inversion I X and I Y.
Since a correlation similar to that obtained by dividing by 4 blocks appears more strongly, erroneous determination is reduced by dividing by 6 × 6 blocks.

IS=20〜30の範囲で像域分離を行なつた結果、IS=26
が最も誤判定が少なく適当であると判明した。しかしな
がら、黒に近いグレーと白に近いグレーの部分は単純2
値化領域と判定してしまうので、この部分を誤判定させ
ないために更に以下に示す方法を用いる。
As a result of performing image area separation in the range of I S = 20 to 30, I S = 26
Was found to be the most appropriate with the least misjudgment. However, the gray part close to black and the gray part close to white are simple 2
Since the region is determined to be a valued region, the following method is further used to prevent this portion from being erroneously determined.

<周期性による判定> この方法はデイザ画像判定のためのもので、その特有
な周期性により文字画像からデイザ処理した画像を識別
する。まず画素を4×4のブロツクに分割した後、上下
左右のブロック内の16画素それぞれについて濃度値の比
較を行なう。デイザ画像では、エツヂ部以外の大抵の部
分で高周波成分は殆ど無く、又平均グレーレベルはブロ
ツク単位では急激に変化することは少ない。そこで、16
個の画素とそれぞれ対応する画素の濃度の比較を行な
い、全て等しいか又は1階調の変化を想定し、1画素の
み異なる場合をデイザ画像と考える。この方法はデイザ
パターンの種類によらず、マトリツクスサイズが4×4
でさえあれば適用できる。又、文字画像ではブロツク内
パターンが偶然一致することは極稀であり、極小文字の
連続細線部等に限定される。又、この方法では無地の部
分と黒ベタの部分も周期性があり写真部と判定してしま
うので、この場合は除外するようにする。
<Determination Based on Periodicity> This method is for dither image determination, and identifies a dither-processed image from a character image based on its specific periodicity. First, after dividing the pixel into 4 × 4 blocks, the density values are compared for each of the 16 pixels in the upper, lower, left and right blocks. In a dither image, there is almost no high-frequency component in most parts other than the edge part, and the average gray level rarely changes abruptly in block units. So 16
The densities of the pixels and the corresponding pixels are compared, and all pixels are assumed to be equal or change in one gradation, and a case where only one pixel differs is considered as a dither image. In this method, the matrix size is 4 × 4 regardless of the type of dither pattern.
Is applicable. In a character image, it is extremely rare that patterns in blocks coincide with each other by chance. In addition, in this method, the solid portion and the solid black portion also have periodicity and are determined to be a photographic portion, so this case is excluded.

具体的に示すと、第3図(a)に示すように4×4の
ブロツクを上下左右と計5つとり、それぞれA0〜A5のよ
うに対応する5画素を比較し、全部等しければAに関し
て周期性があるといえる。同様にB〜Pに関してもそれ
ぞれ対応する5画素濃度値を比較し周期性を検出する。
このA〜Pの16種中15個以上が全部等しかつた時のみ、
このエリアは疑似中間調画像部であると判定する。又、
これはブロツク単位の処理として、例えばA0〜A5の4×
4画素のブロツクを判定結果が示すエリアと考えること
も出来るが、ここでは、1つの判定結果を1つの画素例
えばK0に対応させ、画素的に判定を行わせることとす
る。こうすることによつて、誤差の少ない像域分離がで
きる。
Specifically shown, FIG. 3 (a) a block of 4 × 4 as shown in vertical and horizontal directions and a total of 5 Tsutori, respectively compare the corresponding 5 pixels as A 0 to A 5, equal total It can be said that A has periodicity. Similarly, for B to P, the corresponding five pixel density values are compared to detect the periodicity.
Only when all 15 or more of the 16 types of A to P are equal,
This area is determined to be a pseudo halftone image portion. or,
This as a process of the block unit, for example, 4 × of A 0 to A 5
While the block of 4 pixels judgment result can also be considered as area shown here, made to correspond to one of the determination results to one pixel for example K 0, and thereby the pixel to perform a determination. By doing so, image area separation with less error can be achieved.

第3図(b)に示すように8×8の範囲で比較を行う
と、多少誤判定は増すがこれでもかなり判別できる。こ
の場合も、第3図(a)と同様にA〜Pについて第3図
(b)に示す範囲で、それぞれ対応する画素との濃度値
を比較することにより周期性をみる。
As shown in FIG. 3 (b), when the comparison is performed within the range of 8 × 8, the number of erroneous determinations increases to some extent, but it is still possible to make a considerable determination. Also in this case, the periodicity is checked by comparing the density values of the corresponding pixels in the range shown in FIG. 3B with respect to AP similarly to FIG. 3A.

第3図(c)に示すように6×6の範囲で同様に比較
を行うと、これだけでは誤判定が多くて使えないが、以
下に示すライン間の濃度値比較と併用することにより、
より正確な判定が可能となる。
As shown in FIG. 3 (c), if the comparison is performed in the same manner in the 6 × 6 range, this alone will not be used because of many erroneous determinations, but by using together with the density value comparison between the lines shown below,
More accurate judgment can be made.

フアクシミリ等で使われているデイザ用では4×4の
マトリツクスが一般的であり、これにはベイヤー型,網
点型,渦巻き型等があるが、どの方式においても1つの
マトリクス内の16画素について、主走査方向,副走査方
向でそれぞれ画素濃度値を比較した場合、4ライン中に
4画素全て黒となるラインがあり、かつ4画素全て白と
なるラインがあるということはない。例えば、第4図に
示すように主走査方向に黒画素数を数えると上から2,1,
2,0個で、副走査方向に黒画素数を数えると左から2,1,
2,0個である。このように、デイザ画像であれば主走査
方向に4画素全て白となるラインがあつた場合、主走査
方向に4画素全て黒となるラインはない。同様に副走査
方向に4画素全て白となるラインがあつた場合、副走査
方向に4画素全て黒となるラインはない。従つて、主走
査方向,副走査方向共それぞれ4画素全て黒となるライ
ンがあり、かつ4画素全て白となるラインがある場合
は、たとえ周期性があつたとしてもデイザ画像ではない
とする。
A 4 × 4 matrix is generally used for dithering used in facsimile machines and the like. There are Bayer type, halftone type, spiral type, etc., but in any system, 16 pixels in one matrix are used. When pixel density values are compared in the main scanning direction and the sub-scanning direction, there is no line in which all four pixels are black and all four pixels are white in four lines. For example, counting the number of black pixels in the main scanning direction as shown in FIG.
When the number of black pixels in the sub-scanning direction is 2,0,
2,0. Thus, in the case of a dither image, if there is a line in which all four pixels are white in the main scanning direction, there is no line in which all four pixels are black in the main scanning direction. Similarly, when there is a line in which all four pixels are white in the sub-scanning direction, there is no line in which all four pixels are black in the sub-scanning direction. Therefore, if there are lines where all four pixels are black in both the main scanning direction and sub-scanning direction and there are lines where all four pixels are white, it is determined that the image is not a dither image even if it has periodicity.

<画素の孤立性による判定> この方法は誤差拡散法による画像の判別を目的とす
る。誤差拡散法による画像ではデイザ画像のような特定
な周期性が無いため、上記周期性による判定方法は使え
ない。中間的グレーレベルの部分では空間周波数による
判定方法によりカバーできるが、やはり黒に近いグレー
(高濃度部)と白に近いグレー(ハイライト部)の部分
では別の方法が必要である。
<Determination Based on Pixel Isolation> This method aims to determine an image by an error diffusion method. The image based on the error diffusion method does not have a specific periodicity unlike the dither image, and thus the above-described determination method based on the periodicity cannot be used. The intermediate gray level portion can be covered by the determination method based on the spatial frequency, but another method is necessary for the gray portion close to black (high density portion) and the gray portion close to white (highlight portion).

そこで、誤差拡散法による画像ではドツトが分散し連
続ドツトが少ないことに着目し、ドツトの孤立性による
判別を行う。文字画像では孤立画素の存在は殆ど無く、
ノイズやかすれた細線等に限られる。
Therefore, attention is paid to the fact that dots are dispersed and the number of continuous dots is small in an image obtained by the error diffusion method, and discrimination based on dot isolation is performed. There are almost no isolated pixels in character images,
Limited to noise and faint thin lines.

まず4×4画素のブロツクで区切り、ブロツク内の16
画素中の孤立画素数を数える。その孤立画素数がある値
I0以上であれば、そのブロツクは誤差拡散法による画像
であると判定する。ここで孤立画素とは、上下左右の4
画素が全て着目画素濃度と異なる画素であると定義す
る。誤差拡散法による画像を良く判別でき、かつ文字画
像では殆ど誤判定がないことがわかる。I0=2が適当で
ある。
First, the block is divided by a block of 4 × 4 pixels.
Count the number of isolated pixels in the pixel. A value with the number of isolated pixels
If I 0 or more, the block is determined to be an image by the error diffusion method. Here, an isolated pixel is defined as 4
It is defined that all the pixels are different from the target pixel density. It can be seen that the image can be discriminated well by the error diffusion method, and that there is almost no erroneous judgment in the character image. I 0 = 2 is appropriate.

<3つの方法を組み合わせた像域分離> 前述した3つの方法を組み合わせることにより、どの
画像をも正確に判別する方法が提供出来る。なるべき狭
い範囲で効果のある判定を行う為には、6ライン×6画
素のマトリツクスで前述の3つの方法、 (1)空間周波数により判定 (2)周期性による判定 (3)画素の孤立性による判定 を組み合わせると、正確な判別ができ適当である。
<Image Area Separation Combining Three Methods> By combining the three methods described above, a method for accurately determining any image can be provided. In order to make an effective judgment in a narrow range to be effective, the above three methods are used with a matrix of 6 lines × 6 pixels, (1) Judgment by spatial frequency (2) Judgment by periodicity (3) Pixel isolation It is appropriate to combine the judgments with, because accurate judgment can be made.

次にこの像域分離法を用いて、文字と判定した部分に
は文字用解像度変換法を施し、写真と判定した部分には
何も変換しないようにシミュレーシヨンした結果、文字
は像域分離を介せずに解像度変換を行なつた場合と全く
同様の変換効果があり、写真は殆ど劣化が無いことが確
認できた。
Next, using this image area separation method, a character resolution conversion method was applied to the part determined to be characters, and a simulation was performed so that nothing was converted to the part determined to be a photograph. The conversion effect was exactly the same as when the resolution conversion was performed without any intervention, and it was confirmed that the photograph had almost no deterioration.

以上に述べたアルゴリズムに従い、これを6×6=36
画素のパラレル入力に対し、中心画素が単純2値領域に
属するか疑似中間調部分に属するか決定するように論理
回路を組み、第1図の像域分離回路5とする。この出力
結果を、例えば高画質密度化と補間とを行う論理回路へ
の画素単位の制御切り換えを行なう等、単純2値化画像
(文字や線画)と疑似中間画像とにそれぞれの特徴に応
じた劣化のない処理を施すことが可能となる。尚、像域
分離回路5を36ビツトのアドレスを持ったROMで構成す
るとハードウエア規模及び処理速度の点で好ましい。
According to the algorithm described above, this is calculated as 6 × 6 = 36
A logic circuit is configured to determine whether the central pixel belongs to a simple binary area or a pseudo-halftone portion with respect to a parallel input of pixels, and the image area separating circuit 5 in FIG. 1 is formed. This output result is converted into a simple binary image (characters and line drawings) and a pseudo intermediate image according to the characteristics of each of them, for example, by performing a pixel-by-pixel control switch to a logic circuit that performs high image density and interpolation. Processing without deterioration can be performed. It is preferable that the image area separating circuit 5 is constituted by a ROM having a 36-bit address in terms of hardware scale and processing speed.

[発明の効果] 以上説明した如く本発明によれば、ブロック内の隣接
画素で濃度が反転している回数のカウント値から入力2
値画像が写真画像と文字画像のいずれの領域に属するか
を判別し、更に、反転回数のカウント値では判別できな
いディザ画像は入力2値画像データの周期性を調べるこ
とで判別するとともに、ブロック内における孤立画素の
カウント値から誤差拡散画像をも判別するので、極めて
精度良く入力2値画像データが文字領域に属するか疑似
中間調領域に属するかを判定することができる。
[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, the input 2 is obtained from the count value of the number of times that the density is inverted at the adjacent pixels in the block.
It is determined whether the value image belongs to a photographic image or a character image. Further, a dither image that cannot be determined based on the count value of the number of inversions is determined by examining the periodicity of the input binary image data. Since the error diffusion image is also determined from the count value of the isolated pixels in, it is possible to determine with extremely high accuracy whether the input binary image data belongs to the character area or the pseudo halftone area.

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

第1図は本発明の像域分離方向を実現する装置の構成を
示すブロツク図、 第2図(a),(b)は空間周波数による判定を説明す
る図、 第3図(a)〜(c)は周期性による判定を行うための
比較パターンを示す図、 第4図は4×4画素のデイザパターンにおける各ライン
の黒画素数の比較を示す図である。 図中、1…シフトレジスタ、2…6ラインのラインメモ
リ群、3…6ビツトシフトレジスタ群、4…ラツチ群、
5…像域分離回路である
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an apparatus for realizing an image area separating direction according to the present invention, FIGS. 2 (a) and 2 (b) are diagrams for explaining determination based on a spatial frequency, and FIGS. c) is a diagram showing a comparison pattern for making a determination based on periodicity, and FIG. 4 is a diagram showing a comparison of the number of black pixels on each line in a 4 × 4 pixel dither pattern. In the figure, 1 ... shift register, 2 ... line memory group of 6 lines, 3 ... 6 bit shift register group, 4 ... latch group,
5: image area separation circuit

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】入力2値画像データの像域を判定する2値
画像の像域判定方法において、 複数画素からなるブロック内で、隣接画素で濃度が反転
している回数をカウントし、そのカウント値から入力2
値画像が写真画像と文字画像のいずれの領域に属するか
を判別する第1の判別工程と、 入力2値画像データの周期性から、入力2値画像がディ
ザ画像か文字画像のいずれの領域に属するかを判別する
第2の判別工程と、 複数画素からなるブロック内で、ある着目画素の上下左
右のすべての画素が着目画素の濃度と異なる孤立画素の
数をカウントし、そのカウント値から入力2値画像が誤
差拡散画像か文字画像のいずれの領域に属するかを判別
する第3の判別工程と、 を有し、 前記第1、第2及び第3の判別工程の判別結果の組み合
わせから入力2値画像データが文字領域に属するか疑似
中間調領域に属するかを判定することを特徴とする2値
画像の像域判定方法。
In a binary image image area determining method for determining an image area of input binary image data, the number of times that the density is inverted at adjacent pixels in a block including a plurality of pixels is counted, and the count is performed. Input 2 from value
A first determining step of determining whether the value image belongs to a photographic image or a character image; and a periodicity of the input binary image data, the input binary image belongs to a dither image or a character image. A second discriminating step of discriminating whether or not the pixel belongs to, within a block of a plurality of pixels, counting the number of isolated pixels in which all pixels above, below, left, and right of a pixel of interest differ from the density of the pixel of interest, and input the count value. And a third determining step of determining whether the binary image belongs to the error diffusion image or the character image. An input is performed based on a combination of the determination results of the first, second, and third determining steps. A method for determining the image area of a binary image, comprising determining whether the binary image data belongs to a character area or a pseudo halftone area.
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