JP3069466B2 - 画像の領域分割方法 - Google Patents
画像の領域分割方法Info
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- JP3069466B2 JP3069466B2 JP5131230A JP13123093A JP3069466B2 JP 3069466 B2 JP3069466 B2 JP 3069466B2 JP 5131230 A JP5131230 A JP 5131230A JP 13123093 A JP13123093 A JP 13123093A JP 3069466 B2 JP3069466 B2 JP 3069466B2
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- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は画像の領域分割方法に
係り、特に同一原稿中に文字領域、写真領域が含まれる
際の複写等に有効な領域分割方法に関する。
係り、特に同一原稿中に文字領域、写真領域が含まれる
際の複写等に有効な領域分割方法に関する。
【０００２】
【従来技術】複写機やファクシミリの出力は一般に２値
であり、写真を忠実に再現しようとすればディザ処理等
の疑似多階調の処理が必要であり、また文字原稿に対し
てはむしろ２値化処理によって鮮明な再現が可能であ
る。そこで、従来から、１つの原稿を、文字領域、写真
領域に分割し、領域ごとに最適の処理を選択すること
が、高級複写機において行われていた。この領域判定方
法としては、画像をブロック分けし、ブロックごとの濃
度分布を求め、背景部分（通常高濃度）が多いブロック
よりなる領域を文字領域と判定する方法等があった。し
かし、網点写真については背景部分も多く含まれてお
り、文字領域との分離が比較的困難であった。
であり、写真を忠実に再現しようとすればディザ処理等
の疑似多階調の処理が必要であり、また文字原稿に対し
てはむしろ２値化処理によって鮮明な再現が可能であ
る。そこで、従来から、１つの原稿を、文字領域、写真
領域に分割し、領域ごとに最適の処理を選択すること
が、高級複写機において行われていた。この領域判定方
法としては、画像をブロック分けし、ブロックごとの濃
度分布を求め、背景部分（通常高濃度）が多いブロック
よりなる領域を文字領域と判定する方法等があった。し
かし、網点写真については背景部分も多く含まれてお
り、文字領域との分離が比較的困難であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、網点写真
の領域と文字領域とを高精度に分離し得る、画像の領域
分割方法を提供することを目的とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、網点写真
の領域と文字領域とを高精度に分離し得る、画像の領域
分割方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】この発明に係る画像の領
域分割方法は、画像をブロック分けして画像を微分する
ことによってエッジを求めるとともに、ブロックごとの
エッジ密度分布を求め、エッジ密度のばらつきが所定値
より小さいブロックよりなる領域を網点写真領域とみな
すことに行う。
域分割方法は、画像をブロック分けして画像を微分する
ことによってエッジを求めるとともに、ブロックごとの
エッジ密度分布を求め、エッジ密度のばらつきが所定値
より小さいブロックよりなる領域を網点写真領域とみな
すことに行う。
【０００５】
【作用】この発明に係る画像の領域分割方法は、分けら
れたブロックの画像を微分処理するのでエッジ密度分布
およびその変化を抽出することができ、エッジ密度のば
らつき判定を行うことができる。
れたブロックの画像を微分処理するのでエッジ密度分布
およびその変化を抽出することができ、エッジ密度のば
らつき判定を行うことができる。
【０００６】
【実施例】次にこの発明に係る画像の分割方法の１実施
例を図面に基づいて説明する。図１は同実施例の概要を
示すフローチャートであり、画像入力の後に処理ルーチ
ン１〜６によって、その画像の文字領域、連続階調写真
領域、網点写真領域に分割する。図８は本発明を実施す
るための装置のブロック図であり、本装置は例えば中央
処理部ＣＰＵ、画像処理部ＩＰＵおよび画像メモリＩＭ
から構成されている。中央処理部ＣＰＵ、画像処理部Ｉ
ＰＵ及び画像メモリＩＭはシステムバスＳＢで接続され
ており、さらに画像メモリＩＭと画像処理部ＩＰＵはロ
ーカルバスＬＢを介してつながれている。
例を図面に基づいて説明する。図１は同実施例の概要を
示すフローチャートであり、画像入力の後に処理ルーチ
ン１〜６によって、その画像の文字領域、連続階調写真
領域、網点写真領域に分割する。図８は本発明を実施す
るための装置のブロック図であり、本装置は例えば中央
処理部ＣＰＵ、画像処理部ＩＰＵおよび画像メモリＩＭ
から構成されている。中央処理部ＣＰＵ、画像処理部Ｉ
ＰＵ及び画像メモリＩＭはシステムバスＳＢで接続され
ており、さらに画像メモリＩＭと画像処理部ＩＰＵはロ
ーカルバスＬＢを介してつながれている。
【０００７】図２に示すとおり、処理ルーチン１では、
画像処理部ＩＰＵで画像の微分処理（ステップ２−１）
を行い、中央処理部ＣＰＵで微分値が所定値以上の画素
をエッジとして抽出する（ステップ２−２）。連続階調
の写真においては鮮明なエッジはほとんど存在しないた
め、エッジの頻度を評価すれば文字画像、網点写真を抽
出し得る。画像処理部ＩＰＵで画像を所定サイズの領域
（例えば１６×１６画素：以下演算ブロックと呼ぶ）に
分割し、中央処理部ＣＰＵで各演算ブロックごとのエッ
ジ密度（エッジ画素数）を求める（ステップ２−３）。
このエッジ密度は０〜２５５のレベル数を有するが以後
の処理を容易にするために、量子化をおこない（ステッ
プ２−４）、例えば８レベルに変換する。
画像処理部ＩＰＵで画像の微分処理（ステップ２−１）
を行い、中央処理部ＣＰＵで微分値が所定値以上の画素
をエッジとして抽出する（ステップ２−２）。連続階調
の写真においては鮮明なエッジはほとんど存在しないた
め、エッジの頻度を評価すれば文字画像、網点写真を抽
出し得る。画像処理部ＩＰＵで画像を所定サイズの領域
（例えば１６×１６画素：以下演算ブロックと呼ぶ）に
分割し、中央処理部ＣＰＵで各演算ブロックごとのエッ
ジ密度（エッジ画素数）を求める（ステップ２−３）。
このエッジ密度は０〜２５５のレベル数を有するが以後
の処理を容易にするために、量子化をおこない（ステッ
プ２−４）、例えば８レベルに変換する。
【０００８】量子化後、画像処理部ＩＰＵで画像を所定
サイズの領域（例えば３×３演算ブロック：以下画像処
理ブロックと呼ぶ）に分割し、エッジ密度レベルが所定
値（例えば第４レバル：第１所定値という）以上のと
き、中央処理部ＣＰＵでその画像処理ブロックを抽出し
（ステップ２−５）、さらに抽出された画像処理ブロッ
クの内、レベル数が所定値（例えば２レベル：第２所定
値という）以下の画像処理ブロックを抽出する（ステッ
プ２−６）。ここで抽出された領域は処理ルーチン２〜
５で抽出された領域と統合評価される。この統合を容易
にするために、抽出領域をマスク画像として画像メモリ
に保存する。このマスク画像を第１マスク画像呼ぶ。
サイズの領域（例えば３×３演算ブロック：以下画像処
理ブロックと呼ぶ）に分割し、エッジ密度レベルが所定
値（例えば第４レバル：第１所定値という）以上のと
き、中央処理部ＣＰＵでその画像処理ブロックを抽出し
（ステップ２−５）、さらに抽出された画像処理ブロッ
クの内、レベル数が所定値（例えば２レベル：第２所定
値という）以下の画像処理ブロックを抽出する（ステッ
プ２−６）。ここで抽出された領域は処理ルーチン２〜
５で抽出された領域と統合評価される。この統合を容易
にするために、抽出領域をマスク画像として画像メモリ
に保存する。このマスク画像を第１マスク画像呼ぶ。
【０００９】図３に示すとおり、処理ルーチン２では中
央処理部ＣＰＵで前記ステップ２−４で算出された各演
算ブロックの量子化エッジ密度を評価し、これが所定値
（例えば第４レベル：第３所定値という）以上の演算ブ
ロックを抽出する（ステップ３−１）。ここで抽出され
た領域は中央処理部ＣＰＵで処理ルーチン１で抽出され
た領域とともに、処理ルーチン５、６において文字領域
や、網点写真領域の判定が行われる。この判定のための
領域統合のために、ステップ３−１抽出された領域に対
応したマスク画像（第２マスク画像と呼ぶ）を生成し
て、画像メモリＩＭに登録する（ステップ３−２）。
央処理部ＣＰＵで前記ステップ２−４で算出された各演
算ブロックの量子化エッジ密度を評価し、これが所定値
（例えば第４レベル：第３所定値という）以上の演算ブ
ロックを抽出する（ステップ３−１）。ここで抽出され
た領域は中央処理部ＣＰＵで処理ルーチン１で抽出され
た領域とともに、処理ルーチン５、６において文字領域
や、網点写真領域の判定が行われる。この判定のための
領域統合のために、ステップ３−１抽出された領域に対
応したマスク画像（第２マスク画像と呼ぶ）を生成し
て、画像メモリＩＭに登録する（ステップ３−２）。
【００１０】図４に示すとおり、処理ルーチン３では再
び原画像について、中央処理部ＣＰＵで演算ブロックご
との濃度平均を算出し（ステップ４−１）、この濃度平
均について画像全体の濃度ヒストグラムを算出する（ス
テップ４−２）。この濃度ヒストグラムに基づいて量子
化レベルを算出し（ステップ４−３）、各演算ブロック
の平均濃度を量子化する（ステップ４−４）。
び原画像について、中央処理部ＣＰＵで演算ブロックご
との濃度平均を算出し（ステップ４−１）、この濃度平
均について画像全体の濃度ヒストグラムを算出する（ス
テップ４−２）。この濃度ヒストグラムに基づいて量子
化レベルを算出し（ステップ４−３）、各演算ブロック
の平均濃度を量子化する（ステップ４−４）。
【００１１】中央処理部ＣＰＵはさらに量子化後の各画
像処理ブロックの平均濃度を評価し、中間階調（例えば
第２〜第６レベル）の画像処理ブロックを抽出する（ス
テップ４−５）。この画像処理ブロック内の演算ブロッ
クの平均濃度ばらつきが所定値（２レベル：第４所定値
という）以下の画像処理ブロックを抽出する（ステップ
４−６）。
像処理ブロックの平均濃度を評価し、中間階調（例えば
第２〜第６レベル）の画像処理ブロックを抽出する（ス
テップ４−５）。この画像処理ブロック内の演算ブロッ
クの平均濃度ばらつきが所定値（２レベル：第４所定値
という）以下の画像処理ブロックを抽出する（ステップ
４−６）。
【００１２】中央処理部ＣＰＵは一方ステップ４−４の
量子化演算ブロックについて、レベルが所定値（例えば
第２レベル：第５所定値という）以下の低濃度の演算ブ
ロックを抽出し（ステップ４−８）、これらを画像処理
部ＩＰＵで膨張、収縮によってノイズ除去を行う（ステ
ップ４−９）。この低濃度領域は、ステップ４−６で抽
出された領域とともに連続階調写真の領域の候補として
処理されるので、その統合のために、マスク画像を生成
し、画像メモリＩＭに登録する。
量子化演算ブロックについて、レベルが所定値（例えば
第２レベル：第５所定値という）以下の低濃度の演算ブ
ロックを抽出し（ステップ４−８）、これらを画像処理
部ＩＰＵで膨張、収縮によってノイズ除去を行う（ステ
ップ４−９）。この低濃度領域は、ステップ４−６で抽
出された領域とともに連続階調写真の領域の候補として
処理されるので、その統合のために、マスク画像を生成
し、画像メモリＩＭに登録する。
【００１３】ステップ４−７では、画像処理部ＩＰＵで
ステップ４−６の抽出領域に対応する第３マスク画像を
生成して画像メモリＩＭに登録し、ステップ４−１０で
は低濃度領域に対応した第４マスク画像を生成して画像
メモリＩＭに登録する。図５に示すとおり、処理ルーチ
ン４では処理ルーチン３で生成された第３、第４マスク
画像のＯＲによって画像処理ブロックを抽出し（ステッ
プ５−１）、抽出された画像処理ブロックの内中間階調
の演算ブロック数が所定値（第５所定値という）以下の
領域を文字領域とみなす（ステップ５−２）。ここで抽
出されなかった領域は連続階調写真である可能性が高い
が、処理ルーチン１、２で抽出された領域とともに再評
価を行うため、抽出されなかった領域に対応するマスク
画像（第５マスク画像という）を生成し、画像メモリＩ
Ｍに登録する（ステップ５−３）。
ステップ４−６の抽出領域に対応する第３マスク画像を
生成して画像メモリＩＭに登録し、ステップ４−１０で
は低濃度領域に対応した第４マスク画像を生成して画像
メモリＩＭに登録する。図５に示すとおり、処理ルーチ
ン４では処理ルーチン３で生成された第３、第４マスク
画像のＯＲによって画像処理ブロックを抽出し（ステッ
プ５−１）、抽出された画像処理ブロックの内中間階調
の演算ブロック数が所定値（第５所定値という）以下の
領域を文字領域とみなす（ステップ５−２）。ここで抽
出されなかった領域は連続階調写真である可能性が高い
が、処理ルーチン１、２で抽出された領域とともに再評
価を行うため、抽出されなかった領域に対応するマスク
画像（第５マスク画像という）を生成し、画像メモリＩ
Ｍに登録する（ステップ５−３）。
【００１４】図６に示すとおり、処理ルーチン５では、
中央処理部ＣＰＵにより第５マスク画像の領域のうち、
第１マスク画像で抽出された演算ブロックの割合が所定
値（第６所定値という）以下の画像処理ブロックを抽出
し（ステップ６−１）、これを連続階写真領域とみなす
（ステップ６−１）。ここで抽出されなかった領域につ
いてさらに網点写真領域と文字領域の抽出を行うため
に、第６マスク画像を生成し、画像メモリＩＭに登録す
る（ステップ６−２）。
中央処理部ＣＰＵにより第５マスク画像の領域のうち、
第１マスク画像で抽出された演算ブロックの割合が所定
値（第６所定値という）以下の画像処理ブロックを抽出
し（ステップ６−１）、これを連続階写真領域とみなす
（ステップ６−１）。ここで抽出されなかった領域につ
いてさらに網点写真領域と文字領域の抽出を行うため
に、第６マスク画像を生成し、画像メモリＩＭに登録す
る（ステップ６−２）。
【００１５】図７に示すとおり、処理ルーチン６では、
中央処理部ＣＰＵにより第６マスク画像の画像処理ブロ
ックの内第２マスク画像の領域の比率が所定値（第７所
定値という）以上の画像処理ブロックを抽出する（ステ
ップ７−１）。これによって連続階調写真領域以外の領
域であって、エッジ密度が高い領域が抽出される。ここ
で抽出された画像処理ブロックの内、演算ブロック間の
エッジ密度差が所定値（第８所定値という）以上の画像
処理部ブロックを文字領域とみなす（ステップ７−
２）。そしてその他の領域を網点写真領域とみなす。
中央処理部ＣＰＵにより第６マスク画像の画像処理ブロ
ックの内第２マスク画像の領域の比率が所定値（第７所
定値という）以上の画像処理ブロックを抽出する（ステ
ップ７−１）。これによって連続階調写真領域以外の領
域であって、エッジ密度が高い領域が抽出される。ここ
で抽出された画像処理ブロックの内、演算ブロック間の
エッジ密度差が所定値（第８所定値という）以上の画像
処理部ブロックを文字領域とみなす（ステップ７−
２）。そしてその他の領域を網点写真領域とみなす。
【００１６】以上の処理により、連続階調写真領域、文
字領域のみならず、網点写真領域の抽出も可能である。
そして、エッジ密度の変化率をも評価の指標とするの
で、分離の精度は高い。なお写真領域は一般に長方形で
あるので、連続階調写真領域および網点写真領域それぞ
れについて、領域を包囲する最小長方形を生成し、この
長方形が重複したときにそれを統合することにより、一
般に良好な領域分けが実現される（特願平成３−２２８
３５１号）。
字領域のみならず、網点写真領域の抽出も可能である。
そして、エッジ密度の変化率をも評価の指標とするの
で、分離の精度は高い。なお写真領域は一般に長方形で
あるので、連続階調写真領域および網点写真領域それぞ
れについて、領域を包囲する最小長方形を生成し、この
長方形が重複したときにそれを統合することにより、一
般に良好な領域分けが実現される（特願平成３−２２８
３５１号）。
【００１７】
【発明の効果】前述のとおり、この発明に係る画像の領
域分割方法は、ブロックごとのエッジ密度分布およびそ
の変化に基づいて網点写真領域と文字領域とを区別する
ので、網点写真の領域と文字領域とを高精度に分離し得
るという優れた効果を有する。
域分割方法は、ブロックごとのエッジ密度分布およびそ
の変化に基づいて網点写真領域と文字領域とを区別する
ので、網点写真の領域と文字領域とを高精度に分離し得
るという優れた効果を有する。
【図１】本発明方法の１実施例の概要を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図２】図１の処理ルーチン１の内容を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図３】図１の処理ルーチン２の内容を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図４】図１の処理ルーチン３の内容を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図５】図１の処理ルーチン４の内容を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図６】図１の処理ルーチン５の内容を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図７】図１の処理ルーチン６の内容を示すフローチャ
ートである。
ートである。
【図８】本発明方法を実施するための装置を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
ＣＰＵ 中央処理部 ＩＰＵ 画像処理部 ＩＭ 画像メモリ ＳＢ システムバス ＬＢ ローカルバス
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−65778（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−207575（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−188948（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−220080（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−339471（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−274173（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−136994（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−298453（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409 G06T 9/20
Claims (3)
- 【請求項１】 画像をブロック分けし、画像を微分する
ことによってエッジを求めるとともに、ブロックごとの
エッジ密度分布を求め、隣接ブロック間でエッジ密度の
ばらつきが所定値より小さいブロックよりなる領域を網
点写真領域とみなすことを特徴とする画像の領域分割方
法。 - 【請求項２】 ブロックごとの濃度レベル分布を求め、
濃度レベルが中間階調であり、かつ濃度レベルのばらつ
きが所定値より小さいブロックよりなる領域を写真領域
とみなすことを特徴とする請求項１記載の領域分割方
法。 - 【請求項３】 濃度を量子化したのちに濃度レベル分布
を求めることを特徴とする請求項２記載の領域分割方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5131230A JP3069466B2 (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 画像の領域分割方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5131230A JP3069466B2 (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 画像の領域分割方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH099049A JPH099049A (ja) | 1997-01-10 |
| JP3069466B2 true JP3069466B2 (ja) | 2000-07-24 |
Family
ID=15053067
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5131230A Expired - Fee Related JP3069466B2 (ja) | 1993-05-07 | 1993-05-07 | 画像の領域分割方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3069466B2 (ja) |
-
1993
- 1993-05-07 JP JP5131230A patent/JP3069466B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH099049A (ja) | 1997-01-10 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080519 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090519 Year of fee payment: 9 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |