JP2949628B2 - 画像領域分離方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔概 要〕 入力されるデジタル画像データ中の画像領域を分離す
る画像領域分離方法において、注目画素を含むブロック
の平均濃度に応じた閾値によって当該注目画素の濃度の
最大値と最小値の差が所定の閾値より小さい前記画素ブ
ロックを写真領域と判定し、該写真領域以外の画素ブロ
ックに対して前記３値化された黒画素、白画素の存在状
態に基づいて該画素ブロックが網点領域か否かを判定す
るようにした。

〔産業上の利用分野〕

網点で表現された画と文字などの線画とが混存してい
る画像をファクシミリあるいは複写機などで再生する場
合には、再生された画質の品質を向上するために網点で
表現された画の領域ではモアレ除去のための平滑化処理
を、また、文字などの線画の領域では鮮鋭化処理をそれ
ぞれ行うことが望ましい。

また、画像を伝送する場合においても、上記のような
それぞれの領域の特性に応じた符号化処理を適用するこ
とによってデータ圧縮の効率を改善することができる。

本発明は、このような画像処理を行うための前処理と
して、入力されるデジタル画像データ中の画像領域を分
離するための画像領域分離方法に関する。

〔従来の技術〕

特開昭60−80365号公報には、入力した画像データを
ある固定された閾値で画素ごとに２値化した後、注目画
素を含む例えば５×５画素の２値化画像を予め蓄積され
ている網点パターンと比較し、この網点パターンと一致
する画素の数が一定の値を超えることによって網点領域
として検出するするようにした領域分離方法が記載され
ている。

しかしながら、上記のような従来技術においては、２
値化する閾値が固定されているために網点領域の網点率
によっては網点パターンを識別することが困難であり、
また網点のパターンが蓄積されている網点パターンと異
なっていると網点領域として検出されないことから、多
くの種類の網点パターンを予め蓄積しておく必要があっ
た。

また、別の網点領域分離方式として、注目画素を含む
予め定められた大きさのブロックに含まれるすべての画
素の濃度などの情報に基づいてこの注目画素が網点領域
に属する画素、すなわち網点画素であるか否かを判定す
る方式が提案されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

本発明は、入力されるデジタル画像データ中の画像領
域を分離する画像領域分離方法において、注目画素を含
む画素ブロック平均濃度に基づいて白画素を検出する閾
値と黒画素を検出する閾値を検定して該閾値により前記
画素ブロック内の画素を３値化することによって、網点
領域の分離精度を高めることを目的とするものである。

〔課題を解決する手段〕

入力されるデジタル画像データ中の画像領域を分離す
る画像領域分離方法において、注目画素を含む画素ブロ
ック平均濃度に基づいて白画素を検出する閾値と黒画素
を検出する閾値を決定して該閾値により前記画素ブロッ
ク内の画素を３値化するとともに、前記画素ブロック内
の画素濃度の最大値と最小値の差が所定の閾値より小さ
い前記画素ブロックを写真領域と判定し、該写真領域以
外の画素ブロックに対して前記３値化された黒画素、白
画素の存在状態に基づいて該画素ブロックが網点領域か
否かを判定するようにした。

〔作 用〕

第１図（ａ），（ｂ）はフレームメモリ上に画像上の
位置に対応する位置にストアされたディジタル化された
画像データを注目画素の周囲の画素の濃度データとの関
連によってこの注目画素の濃度を動的に黒／灰／白に３
値化する処理の原理を示すものである。

なお、この第１図（ａ）の３値化ブロックの図にはそ
れぞれの画素を点線で区切って示してあり、斜線でハッ
チングして示した注目画素を中心として実線部で示した
範囲がこの注目画素データを得るために処理の対象とす
るブロックを示しており、この注目画素が画像上のそれ
ぞれの画素を走査するようにこのブロックを順次移動し
ながら処理が実行するものであることはいうまでもな
い。

この３値化は第１図（ａ）にハッチングして示した注
目画素の周辺にあるｉ×ｉ画素（図示の例ではｉ＝３）
からなるブロックの平均濃度を求め、同図（ｂ）に示す
ようにこのブロックの平均濃度の関数として白画素を検
出する閾値THwと黒画素を検出する閾値THbとを設定し、
注目画素の濃度をこの閾値と比較することによって
“白",“灰",“黒”に３値化するものであり、この
（ｂ）図では横軸に平均濃度ａ、縦軸に注目画素の濃度
ｂをとってあり、縦軸、横軸とも原点に近い方が濃度が
低い、すなわち明るいものとして示してある。

仮に、このブロックの平均濃度ａがa1であったとすれ
ば、注目画素の濃度ｂがb1より低ければ“白”画素と判
定し、また注目画素の濃度ｂがb2より高ければ“黒”画
素と判定し、さらにこの注目画素の濃度ｂがb1とb2の間
の値であれば“灰”画素として判定する。

このようにして判定された“白”画素、あるいは
“黒”画素を用いて後述する領域数あるいは公知のパタ
ーンマッチングによって網点領域の識別を行うが、
“灰”画素を無視することによって網点率、すなわち背
景と“白”画素あるいは“黒”画素の占める割合、が中
間程度のところで、近接している黒網点同士あるいは白
網点同士が連結してしまうのを防ぎ、網点率のほぼ全域
に亙って黒網点あるいは白網点を正しく抽出することが
できる。

このように、本発明によれば網点率が中間程度の画像
についても正確に白画素と黒画素を抽出することがで
き、網点領域分離の精度を高くすることができる。

なお、上述したところは３値化を例にとったものであ
るが、２値化あるいは４値化などにも適用し得ることは
明らかであろう。

〔実施例〕

第２図は本発明を適用した実施例に係る画像領域分離
方法の全体的な処理の流れを示す図であって、それぞれ
のステップにおける処理については後に詳細に説明する
ので、これら処理の概略を予め簡単に説明する。なお、
処理する画像は網点領域、文字領域および写真領域から
なる白黒画像として説明する。

ビデオカメラなどによって撮像されたアナログビデオ
信号をA/D変換によってディジタル化された画像データ
（濃度データ）を第１の処理ステップＩとしてバッファ
メモリにストアする。なお、以下の説明では理解を容易
ならしめるために、このディジタル化された画像データ
が画面上の画素配置に対応して配置されたメモリ素子に
ストアされるフレームメモリを上記バッファメモリとし
て用いたものとして説明する。

第２の処理ステップIIにおいてはこのフレームメモリ
からの濃度データを用いて、注目画素の周囲の画素の濃
度データの平均濃度を参照して注目画素の濃度を黒／灰
／白に３値化する動的３値化を行う。なお、この処理に
おいては写真領域に属する画素を同時に識別するように
構成することができる。

次の第３処理ステップIIIにおいては注目画素の周囲
の黒および白の画素を用いてこの注目画素を含む領域に
ついての黒の領域数および白の領域数をそれぞれ求め、
第２の処理ステップIIにおいて得られた平均濃度を用い
て、この注目画素を網点領域に属する画素の仮の候補で
ある仮網点候補とするか否かを判定する。

続く第４の処理ステップIVにおいては、黒あるいは白
の領域の大きさに基づいて発生するステップIIIにおけ
る上記判定の誤りについての補正を行って仮網点、すな
わち仮に網点領域に属する画素とする画素を判定する。

次の第５の処理ステップＶにおいては注目画素の周囲
の領域における仮網点の存在状況に基づいた周辺画素に
よる補正を行うとともに、さらに第６の処理ステップVI
においては注目画素と一定の位置関係を有する複数の画
素が仮網点として決定されているか否かに基づく領域縁
部の補正を行い、これによって注目画素が網点領域に属
する画素、すなわち網点画素であるか否かを識別するよ
うに構成される。

上記したそれぞれの処理について以下に説明する。

第３図は上述のステップIIの動的３値化処理を行う動
的３値化手段の例を示すもので、画像データ中の斜線で
示した注目画素を含むブロックの３×３画素（ｉ＝３）
の平均濃度および前記ブロック内の画素濃度の最大値と
最小値との差Δｄとを求め、この平均濃度によって例え
ばテーブルとして用意されている閾値生成手段を参照し
て上記の白画素を検出する閾値THwおよび黒画素を検出
する閾値THbを求め、この閾値を用いて上述した３値化
を行うことによって当該注目画素に対して“黒”、
“灰”、“白”のいずれに属するものかを示す濃度コー
ドを付与する。

また、このブロックの平均濃度は、後に説明する領域
数計測処理において黒網点によって計測された領域数と
白網点によって計測された領域数とのいずれを採用する
かを決定するために第７図図示の領域数計測処理手段に
送出される。

上記処理ステップIIによって判定された“白”画素、
あるいは“黒”画素を用いて後述する領域数あるいは公
知のパターンマッチングによって網点領域の識別を行う
が、この処理ステップIIの処理の際にブロック内の画素
の濃度の最大値と最小値との差Δｄを求め、この差が予
め定められた所定の閾値THpよりも小さい場合には網点
領域や文字領域ではなく写真領域に属する画素であるも
のとして網点領域分離処理の対象外とすることによっ
て、雑音などの影響による画素についての白黒判定や網
点領域識別の誤りを防止することができる。

このため、当該注目画素に写真領域にあることを示す
写真コードを当該注目画素に付与し、上記ステップIIに
よって得られた“黒”、“灰”、“白”のいずれに属す
るものかを示す濃度コードとコード合成を行い、これに
よって画像上のすべての画素に対して“白”、“黒”、
“灰”のいずれかを示す濃度コードあるいは写真領域に
属する画素であることを示す写真コードの中の１つを付
与するようにすることができる。

第４図は予め定められた例えばｊ×ｊ画素（ここでｊ
＞ｉであり、ここではｊ＝５とする）からなるブロック
内の黒網点または白網点の塊の数に基づいて注目画素が
仮網点候補であるか否かを選択するための領域数計測の
例を説明するためのものである。

この領域数は例えば森俊二外著「画像認識の基礎
〔Ｉ〕」（昭和61年８月１日株式会社オーム社発行）第
51頁ないし第63頁に記載されているような「オイラ数」
に基づいて算出されるものであり、この「オイラ数」は
第５図（ａ）に示す独立した黒画素数、同図（ｂ），
（ｃ）の縦あるいは横に２つ連続した黒画素の組および
同図（ｄ）の２×２の黒画素の数のブロック内の総和で
与えられる。

領域数はこのオイラ数から同図（ｅ）に示すように斜
めの４つの方向に接する×印を付して示した画素のいず
れか１つが黒画素であり、かつ○印で示した画素がすべ
て黒画素でない画素の数を減算した数値であり、第４図
（ａ）の例ではブロックの略中心にある２×２の黒画素
の塊の左下の黒画面がこの減算される画素に相当し、実
質的に上記の２×２の黒画素とともに１つの塊を構成し
ている画素を別個の塊として計測しないようにするため
の処理である。

また、第４図（ａ）の左上の３つの黒画素からなる塊
は、より広い領域に広がっている場合があるのでこのブ
ロックについての塊として識別されない方が好ましいの
で、このｊ×ｊ画素のブロックについて領域数として計
測されないようにするため、同図（ｂ）に示すように、
等価的にこのブロックの周囲を◆として示した黒画面で
囲ったマスクを用いて領域数の計測を行うようにする。

これによってブロックの領域数を計測する場合には同
図（ｃ）の状態で計測が行われ、同図（ｂ）についてい
えば、そのオイラ数は２×２の４画素からなる塊とその
左下に独立している１画素とからなる“2"であり、領域
数はこの“2"から上記の独立している１画素による“1"
を減算した“1"となる。

そして、例えばこの領域数が“1"より大きければ注目
画素の属性を網点画素とし、この例では“0"であるそれ
以上の領域数の場合には網点画素ではなく、文字領域な
ど他の種類の領域に属するものとして注目画素の属性を
定めることができる。

しかしながら、このようにして領域数の計測を行うと
白画素あるいは黒画素からなる塊の大きさによって隣接
する注目画素相互間での計測結果が異なるという問題を
生じる。

第６図（ａ）はこの問題を説明するもので、仮に画像
上に独立した１つの黒画素のみが存在するとき、先に第
４図について説明したブロックの周囲を囲む仮想的な黒
画素（図に◆として示す）にこの１つの黒画素が接しな
いために領域数が“1"として計測されるのは注目画素が
１〜９の位置にある９つのブロックにおいてである。

これに対し、仮に画像上に独立した２×２の黒画素か
らなる塊が存在する場合には、この２×２の４つの黒画
素の中の１つでも等価的にブロックの周囲を囲む黒画素
に接すると領域数“1"として計測されなくなるため、こ
の４つの黒画素の塊が同図（ａ）の１〜９の範囲内に納
まる注目画素位置が1,2,4,5の４つのブロックについて
のみ領域数が“1"として計測されることになる。

このような黒画素の塊の大きさの相違による仮網点候
補の画素数の相違を無くすために、同図（ｂ）に示すよ
うに、注目画素の属する行の前方の（ｊ−１）/2画素お
よびこの行の上方に位置する（ｊ−１）/2行におけるこ
のブロックに属する画素、すなわち図に×印を付して示
した画素のすべてが仮網点候補とされていないことを条
件としてハッチングして示した注目画素に仮網点コード
を与えるようにする。

この図（ｂ）においては、ブロックの１辺の画素数ｊ
＝５としてあることから、注目画素の属する行の２つの
前からの画素とこの行より上の２行の画素がいずれも仮
網点でない場合にのみ仮網点とすることになる。

このような処理を行えば、先に述べたように、画像上
に独立した１つの黒画素のみが存在するときに領域数が
“1"として計測されるのは注目画素が第６図（ａ）の１
の位置にある１つのブロックのみとなり、また、画像上
に独立した２×２の黒画素からなる塊が存在する場合に
も同様に注目画素が上記１の位置にある１つのブロック
についてのみ領域数が“1"として計測され、したがって
黒画素の塊の大きさによる影響を受けることがなくな
る。

第７図は上記の処理ステップIIIの領域数の計測およ
びステップIVの塊の大きさの補正を行う処理を示したも
ので、黒網点に基づく領域数の計測と白網点に基づく領
域数の計測とを並行して行い、前述したように処理ステ
ップIIの動的３値化の際に求められたブロックの平均濃
度Ｄが予め定めた閾値TH1より小さければ黒網点による
領域数を、また、上記平均濃度Ｄが予め定められた閾値
TH2より大きければ白網点による領域数をそれぞれ採用
する。

そして、上記濃度の平均Ｄが TH1＜Ｄ＜TH2 の範囲にあるときには、黒網点の基づく領域数と白網点
に基づく領域数との多い方を領域数として採用すること
によって、白網点による網点領域であるかあるいは黒網
点による網点領域であるかを高い精度で判定し得るよう
にする。

上記のように判定された仮網点あるいは非仮網点を周
辺の画素が網点である場合には注目画素も網点領域に属
する画素である確率が高いことに基づいて、注目画素が
写真領域に属する画素と判定されておらず、しかも周囲
のｋ×ｋ画素の領域に仮網点として判定されている画素
が含まれている場合にはこの注目画素を網点領域に属す
る画素とする。このｋの値はｋ≧ｊに選ぶものであり、
例えばｋ＝ｊ＝９とすることができる。

第８図は先に説明した本発明の画像領域分離方法を適
用した縁部補正処理を説明するもので、一般に網点領域
は例えば矩形などの直線で区切られた領域を占めること
から網点領域の周縁より内側に存在する画素であるにも
かかわらず非網点画素とされている画素を網点領域に属
する画素として網点画素にその属性を補正する縁部補正
を説明するためのものであって、直線で区切られた領域
の辺の内部にあることを識別するために、同図にＡ〜Ｄ
として示した４つのパターンによって縦および横方向に
ｍ個離れた画素の判定結果に基づいて補正を行う。

同図にＡとして示したパターンを例にとって説明する
と、このＡパターンは縁部にある画素が網点候補とされ
ていない場合であってもこの画素を網点領域に属する網
点画素として補正するためのパターンであり、ハッチン
グして示した注目画素から縦方向あるいは横方向にｍ個
離れた３つの画素および注目画素から縦方向および横方
向にそれぞれｍ個離れた２つの画素の×印を付して示し
た合計５個の画素に注目し、注目画素自身を含めた６個
の画素の中で予め定めた数の画素、例えば５つの画素が
網点領域に属する画素と判定されているときにはこの注
目画素を網点領域に属する画素として、また上記６個の
画素の中で網点領域に属する画素として判定されている
画素の数がこの予め定めた数以下の場合には網点領域に
属しない画素として属性を補正する。

なお、このｍの値は、基本的には領域数を計測すると
きのブロックの大きさｊと関連して定めるものであり、
ｍ＝ｊとすることができる。

同図にＢ〜Ｄとして示したパターンはそれぞれ左辺、
下辺および右辺について上記同様の判定を行うためのパ
ターンであり、したがって１つの注目画素についてこれ
ら４つのパターンによる補正が行われ、そのいずれかの
結果によって網点領域に属する画素であることが判定さ
れれば最終的に網点領域に属する画素として決定され
る。

このとき、ハッチングして示した注目画素の前に位置
する◎で示した画素が網点領域に属する網点画素である
場合には上記の予め定めた画素の数を５とし、また、上
記の◎で示した前の画素が網点領域に属しない画素であ
る場合には上記の予め定めた画素の数を６とするように
補正基準を変更することによって網点領域分離の信頼度
を向上させることができる。

以上は網点領域が黒の網点によって構成されているも
のとして黒画素に注目した処理について説明したが、網
点領域が白の網点によって構成されている場合もあるの
で、白画素に注目して同様の処理を並行して行い、塊と
して識別された数の多い方、あるいは領域の平均濃度に
よって網点を構成するのが黒であるか白であるかを選択
するようにする。

また、白黒画像に限らずカラー画像についても同様の
処理を適用することができ、この場合には例えば黄、マ
ゼンタおよびシアンの３色に分解されたそれぞれの画像
について上記同様の処理を行って、いずれかの色におい
て網点領域と判定された場合には網点領域として例えば
平滑化の処理を行うようにする。

〔発明の効果〕

本発明によれば、網点率が中間程度の画像において
も、“白”画素および“黒”画素を高い精度で分離する
ことができ、したがって網点領域の分離も正確に行われ
るという格別の効果を達成することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を動的３値化を例にとって説明する図、 第２図は本発明を適用した画像領域分離方法の実施例、
第３図は動的３値化処理を示す図、 第４図および第５図は領域数の計測処理を説明する図、 第６図は塊の大きさによる補正を説明する図、 第７図は領域数の計測と塊の大きさの補正処理を示す
図、 第８図は領域縁部の補正原理を説明するための図 である。

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力されるデジタル画像データ中の画像領
   域を分離する画像領域分離方法において、 注目画素を含む画素ブロックの平均濃度に基づいて白画
   素を検出する閾値と黒画素を検出する閾値を決定して該
   閾値により前記画素ブロック内の画素を３値化するとと
   もに、前記画素ブロック内の画素濃度の最大値と最小値
   の差が所定の閾値より小さい前記画素ブロックを写真領
   域と判定し、該写真領域以外の画素ブロックに対して前
   記３値化された黒画素、白画素の存在状態に基づいて該
   画素ブロックが網点領域か否かを判定することを特徴と
   する画像領域分離方法。