JP3253140B2 - 画像処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、文字画像と写真画像
が混在した文書画像を対象として、文字部の解像性と写
真部の階調性を同時に満足した多値化処理を行なう画像
処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】文字部の解像性と写真部の階調性を同時
に満足する方式として、処理対象画像の局所領域内での
画像濃度の最大濃度差（ΔＤmax ）を求め、その値と判
定閾値（Ｔｈ）とを比較することにより、文字領域と写
真領域とに分離し、文字や線図のコントラストの高い画
像部分については予め決められた固定閾値を用いて２値
化処理し、写真等の階調を有する画像部分についてはデ
ィザ等の疑似階調の手法を用いて２値化する方式が提案
されている。しかし、文字部を固定の閾値で２値化する
と、かすれ文字等の比較的コントラストの低い領域は再
現できないため、この問題を回避する手段として従来、
動的２値化が用いられている。この方法は、注目画素を
含む所定領域の画素について最大値と最小値を算出し、
この平均値を閾値として２値化を行うもので、これによ
って低コントラスト文字の再現も可能となる。さらにパ
ルス幅変調等を用いた多値表現が可能なプリンタに出力
する際には、所定領域内で算出した最大値、最小値から
次式の閾値によって動的Ｎ値化（Ｎ≧２）することも可
能である。

【０００３】 Ｔｈ［ｉ］＝｛（Ｄmax-Ｄmin ）＊ｉ／Ｎ｝＋Ｄmin 但し ｉ＝１・・Ｎ−１ Ｄmax ：局所領域内の最大値 Ｄmin ：局所領域内の最小値 一般に多値レベル数を上げると、１画素の１／Ｎ単位ま
でドットを制御できるので、動的Ｎ値化は動的２値化に
比べて、斜め線等のジャギーが減少し、また細かい文字
等もよりコントラスト良く再現することが可能となる。

【０００４】しかしながら、文字画像を固定閾値で単純
に２値化すると、低コントラスト文字が再現できず、ま
た多値レベル数を上げて動的処理を行うと、線形補間方
式等で拡大した画像は文字エッジの遷移領域が拡大され
ているため、エッジ周辺にノイズが残ってしまう。図１
１の（ｂ）にこの例を示す。

【０００５】また、文字画像の背景部など濃度が一様な
領域はスキャナ等で読み取る際にわずかな濃度むらが生
じやすく、このような濃度むらを強調してしまうため、
ノイズが発生し、粒状性が極端に悪くなってしまう。

【０００６】例えば、図１４に背景部の濃度プロフィー
ルの一例を示す。背景領域は、本来濃度が一様になって
いるのが好ましいが、実際はスキャナ等の入力装置で読
み取ると図１４の画素ｆ４のようにわずかな濃度むらが
生じてしまう。いま、画素ｆ４を注目画素として（３×
３）画素内の最大値、最小値から閾値を算出すると図１
４の（ａ）に示す値になり画素ｆ４は閾値Ｔｈ１よりも
大きいため出力レベルは４値のうちの一番高いレベルと
なってしまう。その結果図１２の（ａ）に示すように文
字のまわりの背景部に黒画素が所々現われ、粒状性が悪
くなってしまう。

【０００７】このように従来装置では文字領域の処理方
式として、単純２値化を用いると、低コントラスト文字
が再現されず、また、動的Ｎ値化（Ｎ≧２）を用いた場
合、わずかな濃度差をも強調してしまうため、拡大画像
のエッジの遷移領域のぼけを強調してエッジ近辺にノイ
ズが残ったり、背景領域等濃度の一様な領域にノイズが
発生したりするという問題点があった。

【０００８】また、例えば、図１７の（ａ）に中間調領
域の濃度プロフィールの一例を示す。この画像は、本来
の濃度が一様になっているのが望ましいが、実際にはス
キャナ入力の際にわずかな濃度むらが生じやすい。この
ような画像の例えば画素ｆ３を注目画素として考えてみ
ると、（３×３）近傍内の最大値、最小値は図中Ｄmax
、Ｄmin となる。これを従来の動的４値化の手法で処
理すると閾値がＴｈ１〜Ｔｈ３の値となって注目画素ｆ
３は閾値Ｔｈ１より大きいため出力レベルは３／３レベ
ルと高いレベルとなってしまう。

【０００９】一方、その隣の画素ｆ４についても同様に
閾値を算出すると、ｆ４は閾値Ｔｈ３より小さいため出
力レベルは０／３レベルとなる。画素ｆ３とｆ４のよう
に隣あっていてしかも濃度差があまりない画素が、動的
４値化で処理すると黒画素（３／３レベル）と白画素
（０／３レベル）となってしまうため、処理画像には非
常に目障りなランダムノイズが現れてしまう。

【００１０】また、文字画像においても、線の交点等は
その周辺に比べて濃度が多少高くなりやすいため、この
濃度差を強調してしまい、文字を忠実に再現できない。

【００１１】図１８の（ａ）に示す画像の画素ｆ１〜ｆ
１５までは、本来、同じ濃度でなければならないが、画
素ｆ４〜ｆ１２は下に隣接する画素の値が小さいため、
画素ｆ１〜ｆ３，ｆ１２〜ｆ１５に比べて濃度がやや低
くなっている。図１８の（ａ）の一点鎖線の部分の濃度
ヒストグラムを図１８の（ｂ）に示す。これを動的４値
化で処理すると、図１９の（ａ）に示すように線がとぎ
れて正しく再現できない。

【００１２】このように従来装置で動的Ｎ値化（Ｎ≧
２）を用いた場合、最大値と最小値が非常に接近してい
る領域、すなわち写真画像の中間領域や、細かい文字の
濃度むら等をも強調してしまうので、このような領域に
ランダムノイズが発生したり、細かい文字や細線が正し
く再現されないという問題点があった。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、文字
領域の処理方式として単純２値化を用いた場合は低コン
トラスト文字が再現されず、また、動的Ｎ値化（Ｎ≧
２）を用いた場合はわずかな濃度差をも強調してしまう
ため、拡大画像のエッジの遷移領域のぼけを強調してエ
ッジ近辺にノイズが残ったり、背景領域等濃度の一様な
領域にノイズが発生したりするという問題があった。

【００１４】そこで、この発明は、文字画像におけるエ
ッジノイズやエッジのぼけを防ぎ、濃度の一様な領域に
おけるノイズを抑えることのできる画像処理装置を提供
することを目的とする。

【００１５】また、画像処理方式として動的Ｎ値化（Ｎ
≧２）を用いた場合、最大値と最小値が非常に接近して
いる領域、すなわち写真画像の中間領域や細かい文字の
濃度むら等を強調してしまうので、このような領域にラ
ンダムノイズが発生したり、細かい文字や細線が正しく
再現されないという問題があった。

【００１６】そこで、この発明は、写真画像の中間領域
の濃度むらの生じやすい領域におけるランダムノイズの
発生を防ぎ、細かい文字や細線を正しく再現することの
できる画像処理装置を提供することを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】第１の発明に係る画像処
理装置は、処理対象画像における注目画素を含む所定範
囲内の画像情報から、所定の参照領域内の最大値と最小
値を算出する最大、最小値算出手段と、この最大、最小
値算出手段で算出された最大値をＤmax、補正係数をγ
１、補正最大値をＤmax’として、Ｄmax’＝γ１＋（１
−２×γ１／２５５）×Ｄmaxを計算して補正最大値に
変換する補正最大値変換手段と、上記最大、最小値算出
手段で算出された最小値をＤmin、補正係数をγ２、補
正最小値をＤmin’として、Ｄmin’＝γ２＋（１−２×
γ２／２５５）×Ｄminを計算して補正最小値に変換す
る補正最小値変換手段と、処理対象画像における上記注
目画素を含む所定範囲内の画像情報から、所定の参照領
域内の平均値を算出する平均値算出手段と、この平均値
算出手段で算出された平均値をＤa、補正係数をγ３、
補正平均値をＤa’として、Ｄa’＝γ３＋（１−２×γ
３／２５５）×Ｄaを計算して補正平均値に変換する補
正平均値変換手段と、この補正平均値変換手段からの補
正平均値と、上記補正最大値変換手段からの補正最大値
と、上記補正最小値変換手段からの補正最小値とから動
的閾値を算出する動的閾値算出手段と、写真領域の画像
情報を２値化するための閾値を設定する閾値設定手段
と、処理対象画像における上記注目画素を含む所定範囲
内の画像情報から、注目画素に関する特徴量を算出する
特徴量算出手段と、この特徴量算出手段で算出した特徴
量を所定の閾値を用いて上記注目画素が写真領域か文字
領域かを判定する判定手段と、この判定手段により上記
注目画素が文字領域に対応していると判定された場合、
上記動的閾値算出手段からの動的閾値を選択し、上記注
目画素が写真領域に対応していると判定された場合、上
記閾値設定手段からの閾値を選択する選択手段と、この
選択手段で選択された閾値を用いて上記注目画素の画像
情報を多値化する多値化手段とから構成されている。

【００１８】第２の発明に係る画像処理装置は、処理対
象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像情報か
ら、所定の参照領域内の最大値と最小値を算出する最
大、最小値算出手段と、この最大、最小値算出手段で算
出された最大値をＤmax、パラメータをα、補正最大値
をＤmax’として、Ｄmax’＝Ｄmax＋α／ΔＤmaxを計算
して補正最大値に補正し、上記最大、最小値算出手段で
算出された最小値をＤmin、パラメータをα、補正最小
値をＤmin’として、Ｄmin’＝Ｄmin−α／ΔＤminを計
算して補正最小値に補正する最大、最小値補正手段と、
処理対象画像における上記注目画素を含む所定範囲内の
画像情報から、所定の参照領域内の平均値を算出する平
均値算出手段と、この平均値算出手段で算出された平均
値をＤa、補正係数をγ３、補正平均値をＤa’として、
Ｄa’＝γ３＋（１−２×γ３／２５５）×Ｄaを計算し
て補正平均値に変換する補正平均値変換手段と、この補
正平均値変換手段からの補正平均値と上記最大、最小値
補正手段からの補正最大値と補正最小値とから動的閾値
を算出する動的閾値算出手段と、この動的閾値算出手段
で算出された閾値を用いて上記注目画素の画像情報を多
値化する多値化手段とから構成されている。

【００１９】

【作用】第１の発明に係る画像処理装置は、処理対象画
像における注目画素を含む所定範囲内の画像情報から所
定の参照領域内の最大値と最小値を算出し、算出された
最大値をＤmax、補正係数をγ１、補正最大値をＤmax’
として、Ｄmax’＝γ１＋（１−２×γ１／２５５）×
Ｄmaxを計算して補正最大値に変換し、上記算出された
最小値をＤmin、補正係数をγ２、補正最小値をＤmin’
として、Ｄmin’＝γ２＋（１−２×γ２／２５５）×
Ｄminを計算して補正最小値に変換し、処理対象画像に
おける上記注目画素を含む所定範囲内の画像情報から所
定の参照領域内の平均値を算出し、算出された平均値を
Ｄa、補正係数をγ３、補正平均値をＤa’として、Ｄ
a’＝γ３＋（１−２×γ３／２５５）×Ｄaを計算して
補正平均値に変換し、この補正平均値と上記補正最大値
と上記補正最小値とから動的閾値を算出し、写真領域の
画像情報を２値化するための閾値を設定し、処理対象画
像における上記注目画素を含む所定範囲内の画像情報か
ら、注目画素に関する特徴量を算出し、算出した特徴量
を所定の閾値を用いて上記注目画素が写真領域か文字領
域かを判定し、この判定により上記注目画素が文字領域
に対応していると判定された場合、上記算出された動的
閾値を選択し、上記注目画素が写真領域に対応している
と判定された場合、上記設定された閾値を選択し、この
選択された閾値を用いて上記注目画素の画像情報を多値
化するようにしたものである。

【００２０】第２の発明に係る画像処理装置は、処理対
象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像情報か
ら、所定の参照領域内の最大値と最小値を算出し、算出
された最大値をＤmax、パラメータをα、補正最大値を
Ｄmax’として、Ｄmax’＝Ｄmax＋α／ΔＤmaxを計算し
て補正最大値に補正し、上記最大、最小値算出手段で算
出された最小値をＤmin、パラメータをα、補正最小値
をＤmin’として、Ｄmin’＝Ｄmin−α／ΔＤminを計算
して補正最小値に補正し、処理対象画像における上記注
目画素を含む所定範囲内の画像情報から、所定の参照領
域内の平均値を算出し、算出された平均値をＤa、補正
係数をγ３、補正平均値をＤa’として、Ｄa’＝γ３＋
（１−２×γ３／２５５）×Ｄaを計算して補正平均値
に変換し、この補正平均値と上記補正最大値と補正最小
値とから動的閾値を算出し、算出された閾値を用いて上
記注目画素の画像情報を多値化するようにしたものであ
る。

【００２１】

【実施例】以下、この発明の実施例について図面を参照
して説明する。

【００２２】図１は、第１実施例の画像処理装置に係る
Ｎ値化処理の方法を示す原理図である。この画像処理装
置は図示しないイメージスキャナ等の読取装置にて読取
入力された画像情報を、例えば１画素当り８ビットのデ
ジタル・データとして入力し、これをＮ値化処理（Ｎ≧
２）するものである。

【００２３】図１において、ラインバッファ１はこのよ
うな画像情報を一時的に格納して以下に示す画像処理
（Ｎ値化処理）に供する。

【００２４】特微量算出回路２は、上記ラインバッファ
１から所定のクロックに同期して出力される画像情報を
入力し、その画像情報から注目画素を含む局所領域にお
ける特徴情報をそれぞれ求めるものである。次に文字／
写真判定回路３では、この特徴情報を判定して前記局所
領域の画像情報が文字部特有の性質を示すか、或いは写
真部としての特徴を示すかを判定して、その画像の種別
を識別判定するものである。この識別判定結果に従って
閾値選択回路６が切替えられ、文字領域の閾値算出回路
４から与えられる閾値、または写真領域の閾値算出回路
（メモリ）５から与えられるディザ・マトリックス等の
閾値が、前記画像情報をＮ値化処理するための閾値とし
て選択的に抽出される。そして上記ラインバッファ１か
ら読み出され、遅延回路７を介して所定タイミング遅延
されて比較回路（Ｎ値化回路）８に導かれる画像情報
が、上記閾値選択回路６を介して抽出された閾値にてＮ
値化処理されて出力される。

【００２５】文字領域の閾値算出回路４は、上記ライン
バッファ１から読み出される画像情報から、所定の大き
さの参照領域、例えば（３×３）画素の局所領域におけ
る最大値と最小値を算出する最大・最小値算出回路４１
と、同じ領域の平均値を算出する平均値算出回路４２
と、最大・最小値算出回路４１から算出された最大値
（Ｄmax ）を補正するための補正最大値変換回路４３
と、最大・最小値算出回路４１から算出された最小値
（Ｄmin ）を補正するための補正最小値変換回路４４
と、平均値算出回路４２から算出された平均値（Ｄa ）
を補正するための補正平均値変換回路４５と、補正最大
値、補正最小値、補正平均値の３つの値から動的Ｎ値化
のためのＮ−１個の動的閾値を算出する動的閾値算出回
路４６とからなる。

【００２６】次に個々の回路について説明する。

【００２７】図３は、特徴量算出回路２の構成を示すも
ので、ここでは特徴量として最大濃度差を例にとって説
明する。すなわち、特徴量算出回路２は、処理対象画像
中の注目画素に対して図４に示すようにその注目画素
（斜線で示す画素）を含む（５×５）画素の領域内にお
ける濃度の最大値と最小値とをそれぞれ求め、この最大
濃度値と最小濃度値との最大濃度差を求めるものであ
る。

【００２８】まず、前記ラインバッファ１からクロック
ＣＬＫに同期して列方向に５画素単位で順次入力される
（８ビット／画素）画像情報をセレクタ２１ａを介して
比較器２１ｂ，２１ｃ，２１ｄ，２１ｅ，２１ｆに順次
分配している。なお、この列単位に入力される画像情報
の上記セレクタ２１ａによる比較器２１ｂ，２１ｃ，２
１ｄ，２１ｅ，２１ｆへの分配は、クロックＣＬＫを受
けて動作する２ビットカウンタ２１ｉの選択信号ＳＥ
１、ＳＥ２により動作制御して行う。

【００２９】これらの比較器２１ｂ，２１ｃ，２１ｄ，
２１ｅ，２１ｆによって画素情報を５画素単位でそれぞ
れ列方向に比較し、その列における最大濃度と最小濃度
とをそれぞれ求める。

【００３０】次段の比較器２１ｇ，２１ｈは、上記比較
器２１ｂ，２１ｃ，２１ｄ，２ｆからの信号を入力し、
列方向にそれぞれ求めた最大値と最小値とを行方向に比
較し、その中の最大値と最小値をそれぞれ求めるもので
ある。以上の処理によって図４に示す（５×５）画素の
領域内における最大濃度値Ｄmax と最小濃度Ｄmin がそ
れぞれ求められ出力される。

【００３１】減算器２２は、このようにして求めた最大
濃度値Ｄmax と最小濃度値Ｄmin とから最大濃度差ΔＤ
max ＝Ｄmax −Ｄmin を求め、文字／写真判定回路３に
出力する。

【００３２】文字／写真判定回路３は、このようにして
算出された最大濃度差ΔＤmax を所定の閾値Ｔｈと比較
し、以下の判定条件の下で識別信号１１を出力する。

【００３３】 ΔＤmax ＞ Ｔｈ 文字領域 ΔＤmax ≦ Ｔｈ 写真領域 識別信号１１は、当該画素が文字画素と判定された場合
には“１”を、非文字画素と判定された場合は“０”を
出力する。

【００３４】次に、文字領域と写真領域の２値化手段に
ついて説明する。

【００３５】まず、文字領域の閾値算出回路４の構成は
上述した通りで、ここでは、文字領域の出力レベル数を
４、すなわち４値化するものとする。

【００３６】図５は、最大・最小値算出回路４１を示す
もので、セレクタ４１ａ、比較器４１ｂ，４１ｃ，４１
ｄ，４１ｅ，４１ｆ，およびカウンタ４１ｇとから構成
されている。最大・最小値算出回路４１は、処理対象画
像中の注目画素に対して（３×３）画素の参照領域内に
おける濃度の最大値（Ｄmax ）と最小値（Ｄmin ）とを
それぞれ求める。最大値（Ｄmax ）は補正最大値変換回
路４３へ出力され、最小値（Ｄmin ）は補正最小値変換
回路４４へ出力される。

【００３７】図６は、平均値算出回路４２を示すもの
で、セレクタ４２ａ、加算器４２ｂ，４２ｃ，４２ｄ，
４２ｅ、除算器４２ｆ、およびカウンタ４２ｇとから構
成されている。平均値算出回路４２は、最大・最小値算
出回路４１と同様の（３×３）画素の参照領域内で平均
濃度値（Ｄａ）を求める。平均濃度値（Ｄａ）は補正平
均値変換回路４５へ出力される。

【００３８】補正最大値変換回路４３は、最大・最小値
算出回路４１から入力される最大値（Ｄmax ）を下記式
の補正最大値（Ｄmax'）に変換するもので、図２の
（ａ）に示すように乗算器４３ａと加算器４３ｂとから
構成されている。ただし、ａ＝１−２×γ１／２５５と
ｂ＝γ１とは、予め図示しないＣＰＵにセットされてい
る。

【００３９】 Ｄmax'＝γ１＋（１−２×γ１／２５５）×Ｄmax 補正最小値変換回路４４は、最大・最小値算出回路４１
から入力される最小値（Ｄmin ）を下記式の補正最小値
（Ｄmin'）に変換するもので、図２の（ｂ）に示すよう
に乗算器４４ａと加算器４４ｂとから構成されている。
ただし、ｃ＝１−２×γ２／２５５とｄ＝γ２とは、予
め図示しないＣＰＵにセットされている。

【００４０】 Ｄmin'＝γ２＋（１−２×γ２／２５５）×Ｄmin 補正平均値変換回路４５は、平均値算出回路４２から入
力される平均値（Ｄa）を下記式の補正平均値（Ｄa'）
に変換するもので、図２の（ｃ）に示すように乗算器４
４ａと加算器４４ｂとから構成されている。ただし、ｅ
＝１−２×γ３／２５５とｆ＝γ３とは、予め図示しな
いＣＰＵにセットされている。

【００４１】 Ｄa'＝γ３＋（１−２×γ３／２５５）×Ｄa 動的閾値算出回路４６は、上記補正最大値変換回路４３
で算出した補正最大値、補正最小値変換回路４４で算出
した補正最小値と、補正平均値変換回路４５で算出した
補正平均値とから動的閾値を算出するものである。

【００４２】図７の（ａ）に動的閾値算出回路４６を示
す。まず、加算器４６ａ，４６ｂにて、それぞれ補正最
大値（Ｄmax'）と補正平均値（Ｄa'）との和と、補正最
小値（Ｄmin'）と補正平均値（Ｄa'）との和を算出す
る。除算器４６ｃ，４６ｄは、それぞれこのようにして
求めた値の平均値を求めるものである。

【００４３】 Ｔｈ１´＝（ＤmAX'＋Ｄa'）／２ Ｔｈ２´＝Ｄa' Ｔｈ３´＝（Ｄmin'＋Ｄa'）／２ このようにして文字領域の４値化のための３つの閾値が
与えられる。

【００４４】なお、本実施例は動的４値化について説明
したが、４値に限定されるものではなく、Ｎ値の場合
（Ｎ≧２）、例えば下式のように閾値を算出することが
できる。

【００４５】(a) ｉ＜（Ｎ／２）のとき Ｔｈ［ｉ］´＝（Ｄmax'−Ｄa'）＊ｉ／（Ｎ／２）＋Ｄa' (b) ｉ＝（Ｎ＋１）／２のとき Ｔｈ［ｉ］´＝Ｄa' (c) ｉ＞（Ｎ＋１）／２のとき Ｔｈ［ｉ］´＝（Ｄa'−Ｄmin'）＊（ｉ−Ｎ／２）／（Ｎ／２）＋Ｄmin' 但し、ｉ＝１，・・・，（Ｎ−１） これに対して、写真領域の閾値算出回路５では、例え
ば、図７の（ｂ）に示すようなディザパターン情報（デ
ィザマトリクス）が与えられる。

【００４６】このようにして文字領域の閾値算出回路４
より与えられた動的閾値または写真領域の閾値算出回路
５のディザパターンによって示される閾値が、前述した
識別判定結果に基づいて比較回路８を介して選択的に抽
出され、画像情報のＮ値化処理が行われる。

【００４７】かくして、このように構成された本装置に
よれば、文字画像を線形補間方式で拡大した画像のよう
に、エッジの遷移領域が広がった画像においても、この
領域を誤って強調してエッジ近傍にノイズが残ってしま
うという現象を防ぐことができる。

【００４８】例えば、図８の（ｂ）は、図８の（ａ）の
ような濃度プロフィールを持つ画像を２００％に拡大し
た画像の濃度の濃度プロフィールで、この画像を従来の
動的４値化で処理する場合と本実施例で処理する場合に
ついて比べてみる。

【００４９】まず、図９の（ａ）の画素ｆ３のように、
エッジの立ち上がりの部分について従来の方法で閾値を
求めると図中Ｔｈ１〜Ｔｈ３の値になり、画素ｆ３はＴ
ｈ２より大きい値をもつので出力レベルは２／３レベル
と高いレベルになってしまう。これに対して本実施例で
閾値を算出すると、最大値、最小値、平均値をそれぞれ
補正した値がすべてやや高めの値になるので閾値も図中
Ｔｈ１´〜Ｔｈ３´のように高い値になり、画素ｆ３は
０／３レベルとなる。

【００５０】同様に、図９の（ｂ）の画素ｆ５のように
エッジの遷移領域では、最大値はやや小さく、最小値は
やや大きく補正されるので補正最大値と補正最小値の幅
が狭くなり、中間のレベルが出現しにくくなる。さら
に、補正平均値は図１０の（ａ）からもわかるように、
平均値（Ｄａ）が真ん中の１２８よりも大きいときはや
や小さめに補正されるので黒に近いレベルになりやす
く、逆の場合は大きめに補正されるので白に近いレベル
になりやすい。

【００５１】その結果、線形補間などにより拡大してエ
ッジがなまった画像でもエッジの遷移領域には中間のレ
ベルが出現しにくく、また従来の動的４値化のようにエ
ッジの近傍にノイズが残ることもない。

【００５２】そして図９の（ｃ）に示す画素ｆ８のよう
に、文字の内部等でやや濃度が下がった画素でも、最大
値、最小値、平均値を補正した値から閾値を算出する
と、図中Ｔｈ１´〜Ｔｈ３´のように従来よりも小さい
値となるので、文字内部が中抜けすることもない。

【００５３】具体的な例を挙げると、図１１の（ａ）に
示す画像は５ポイントの大きさの文字を線形補間で２０
０％に拡大した画像である。この画像を従来の動的４値
化で処理した画像が図１１の（ｂ）に示し、本実施例で
処理した画像が図１１の（ｃ）で示される。動的４値化
では“皿”の文字の下のエッジの部分を誤って強調して
いるが、本実施例ではエッジの部分も正しく再現されて
いる。

【００５４】また背景領域などにわずかな濃度むらが生
じた場合においても、所定の参照領域内の補正最大値、
補正最小値、補正平均値を用いて動的閾値を算出するこ
とにより、濃度むらが強調されることなく正しく再現さ
れる。

【００５５】図１２の（ａ）に従来の動的４値化で処理
した画像の例を、図１２の（ｂ）に本実施例で処理した
画像の例を示す。従来の動的４値化では文字のまわりの
背景部に目障りなノイズが現われているのに対し、本実
施例では背景部のノイズが全くなくなっているのがわか
る。

【００５６】また細かい文字等の再現性を比較するため
に、図１３の（ａ）に単純２値化によって処理した画像
の例を示し、図１３の（ｂ）に本実施例によって処理し
た画像の例を示す。いずれも文字の大きさは５ポイント
の細かい文字であるが、つぶれ等がなくなってコントラ
ストの良い画像が得られる。

【００５７】また、補正最大値変換回路４３、補正最小
値変換回路４４および補正平均値変換回路４５の各パラ
メータγ１，γ２，γ３を制御することによって、出力
画像の黒画素の出現頻度を変えることが可能である。つ
まり、図１０の（ａ）に平均値と補正平均値の関係を示
すように、γ３を大きくすると、平均値が大きいとき補
正平均値の値は小さくなり、平均値が小さいとき補正平
均値の値は大きくなる。このため、平均値の大きいベタ
部や文字内部では閾値が全体に低くなるため図１０の
（ｂ）に示すように中抜けしにくくなり、平均値の小さ
い背景部などでは値が全体に高くなるため図１０の
（ｃ）に示すようにノイズ抑制の効果がある。

【００５８】なお、本発明は上述した実施例に限定され
るものではない。例えば特徴量を算出するための局所領
域の大きさは実施例に示した（５×５）画素の領域に限
られるものではなく、また、処理対象画像に応じて可変
設定するように装置を構成することもできる。

【００５９】また、動的閾値を算出するための局所領域
の大きさも、ここでは（３×３）としたが、処理対象画
像の解像度等に応じて可変可能である。

【００６０】なお、閾値の適応的な発生手段は、種々可
変可能であり、写真部の２値化に用いるディザパターン
も特に限定されない。そのディザマトリクスの大きさも
限定されるものではなく、ディザ・パターンもドット分
散型に閾値配置することのみならず、ドット集中形式で
閾値配置することも可能である。

【００６１】さらに、上記実施例では読みとり入力され
た画像情報からそのまま濃度情報を求めたが、この量を
画像濃度（反射率の逆数の対数）に変換した値を用いて
その特徴量を求めることも可能である。

【００６２】また、本実施例では文字領域と写真領域と
を分離する際の画像特徴情報として最大濃度差を用いた
が、その他の特徴情報を用いることももちろん可能であ
る。

【００６３】その他、本発明はその主旨を逸脱しない範
囲で種々変形して実施することが可能である。

【００６４】以上説明したように上記実施例によれば、
文字領域において、動的閾値算出の際に補正最大値、補
正最小値、補正平均値の３つの値を用いているので、文
字を線形補間などで拡大した画像のエッジの遷移領域に
ついて誤って強調してノイズが生じたり、エッジがぼけ
たりする現象を防ぐことができる。また入力時に背景部
などに濃度むらが生じた場合にも、それを強調して目障
りなノイズが発生したりすることのない画像が得られ
る。

【００６５】次に、第２実施例について説明する。

【００６６】図１５は、第２実施例の画像処理装置に係
るＮ値化処理の方法を示す原理図である。なお、第１実
施例の図１と同一箇所には同一符号を付して説明を省略
する。この画像処理装置は図示しないイメージスキャナ
等の読取装置にて読取入力された画像情報を、例えば１
画素当り８ビットのデジタル・データとして入力し、こ
れをＮ値化処理（Ｎ≧２）するものである。

【００６７】図１５において、ラインバッファ１はこの
ような画像情報を一時的に格納して以下に示す画像処理
（Ｎ値化処理）に供する。

【００６８】最大・最小値算出回路４１は、上記ライン
バッファ１から読み出される画像情報から、所定の大き
さの参照領域、例えば（３×３）画素の局所領域におけ
る最大値と最小値を算出する。平均値算出回路４２は、
上記同様の領域の平均値を算出する。最大・最小値補正
回路４７は、最大・最小値算出回路４１で算出された最
大値と最小値を補正する。

【００６９】ここで最大・最小値補正回路４７は、最大
・最小値算出回路４１から入力される最大値（Ｄmax ）
と最小値（Ｄmin ）を下記式の補正最大値（Ｄmax'）と
補正最小値（Ｄmin'）に変換するもので、図１６に示す
ように減算器４７ａ，４７ｄ、除算器４７ｂ、加算器４
７ｃとから構成されている。

【００７０】 Ｄmax'＝Ｄmax ＋α／ΔＤmax Ｄmin'＝Ｄmin −α／ΔＤmax まず、減算器４７ａにて最大値と最小値との差、すなわ
ち最大濃度差（ΔＤmax ）を算出する。次に、除算器４
３ｂにて予め設定されているパラメータαを最大濃度差
（ΔＤmax ）で除算し、この値を最大値（Ｄmax ）に加
えて補正最大値（Ｄmax'）とし、この値を最小値（Ｄmi
n ）に減じて補正最小値（Ｄmin'）とする。

【００７１】補正平均値変換回路４５は、平均値算出回
路４２で算出された平均値を補正する。

【００７２】動的閾値算出回路４６は、最大・最小値補
正回路４７からの補正最大値と補正最小値と、平均値算
出回路４２からの補正平均値との３つの値から動的Ｎ値
化のためのＮ−１個の動的閾値を算出する。そして前記
ラインバッファ１から読出され、遅延回路７を介して所
定タイミング遅延されて比較回路（Ｎ値化回路）８に導
かれる画像情報が、上記動的閾値算出回路４６から与え
られる動的閾値にてＮ値化処理されて出力される。

【００７３】かくして、このように構成された本装置に
よれば、写真画像の中間調領域のように、わずかな濃度
むらが生じて、局所領域内の最大値と最小値が非常に接
近している場合においても、最大濃度差の値に応じてレ
ンジ幅を広げているので、濃度むらを強調することに起
因するノイズを防止することができる。

【００７４】例えば、図１７の（ｂ）のような濃度プロ
フィールを持つ中間調領域において、画素ｆ３を処理す
る場合でも、最大値、最小値を補正して図中の補正最大
値（Ｄmax'）、補正最小値（Ｄmin'）の位置にすること
によって濃度差の幅が広がるため、閾値はＴｈ１´、Ｔ
ｈ２´、Ｔｈ３´に設定される。この閾値で処理すると
画素ｆ３は２／３レベル、画素ｆ４は１／３レベルと近
い値に出力される。この結果、中間調領域等に生じるラ
ンダムノイズを防止することができる。

【００７５】また、文字の交差した部分などは、図１９
の（ａ）に示したように、従来の動的４値化では線がと
ぎれたりして正しく再現されなかったが、本実施例によ
り図１９の（ｂ）に示すように交差した部分の細線もと
ぎれることなく正しく再現される。

【００７６】さらに、最大・最小値補正回路４７で最大
値、最小値を補正する値は、最大濃度差の逆数を用いて
いるので、濃度差の小さい領域ほどレンジ幅を広げる効
果がある。その結果、入力画像の画素濃度値は低いにも
かかわらず、その近傍画素がそれよりわずかに低いた
め、高いレベルに処理されてしまうといった従来の動的
４値化の問題点を解消することができる。

【００７７】以上説明したように上記実施例によれば、
動的閾値算出の際、最大値と最小値は最大濃度差の逆数
で補正し、平均値はＤa'＝γ３＋（１−２×γ３／２５
５）×Ｄa の式によって補正し、これら３つの値を用い
て閾値を算出するので、写真画像の中間調領域のように
濃度むらが生じやすい領域においても、それを強調して
ランダムノイズが発生するということを防止できる。ま
た、文字の交差した部分のように濃度むらが生じやすい
領域においても、線がとぎれたりすることのない画像が
得られる。

【００７８】なお、本発明は上述した実施例に限定され
るものではない。例えば動的閾値を算出するための局所
領域の大きさも、ここでは（３×３）としたが、処理対
象画像の解像度等に応じて可変可能である。その他、本
発明はその主旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施す
ることが可能である。

【００７９】

【発明の効果】以上詳述したようにこの発明によれば、
文字画像におけるエッジノイズやエッジのぼけを防ぎ、
濃度の一様な領域におけるノイズを抑えることのできる
画像処理装置を提供することができる。

【００８０】また、写真画像の中間領域の濃度むらの生
じやすい領域におけるランダムノイズの発生を防ぎ、細
かい文字や細線を正しく再現することのできる画像処理
装置を提供するすることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例に係る画像処理装置のＮ値
化処理の概略構成を示すブロック図。

【図２】補正最大値変換回路、補正最小値変換回路、補
正平均値変換回路の構成を示す図。

【図３】特徴量算出回路の構成を示す図。

【図４】画像処理の画素領域の概念を示す図。

【図５】最大・最小値算出回路の構成を示す図。

【図６】平均値算出回路の構成を示す図。

【図７】動的閾値算出回路の構成、およびディザパター
ンの例を示す図。

【図８】文字画像のエッジ部の濃度プロフィールと、こ
の画像の２００％に拡大した画像の濃度プロフィールを
示す図。

【図９】注目画素に対する閾値の求め方を説明するため
の図。

【図１０】平均値と補正平均値との関係と、濃度プロフ
ィールと閾値との関係を説明するための図。

【図１１】文字画像（５ポイント）を２００％に拡大し
た際の処理画像を説明するための図。

【図１２】文字画像（５ポイント）の処理を説明するた
めの図。

【図１３】処理対象画像の処理を説明するための図。

【図１４】背景部の濃度プロフィールの例と求められる
閾値を説明するための図。

【図１５】本発明の第２実施例に係る画像処理装置のＮ
値化処理の概略構成を示すブロック図。

【図１６】最大・最小値補正回路の構成を示す図。

【図１７】中間調領域の濃度プロフィールと求められる
閾値を説明するための図。

【図１８】文字画像の濃度プロフィールを説明するため
の図。

【図１９】文字画像（５ポイント）の処理を説明するた
めの図。

【符号の説明】

１…ラインバッファ、２…特徴量算出回路、３…文字／
写真判定回路、４…文字領域の閾値算出回路、５…写真
領域の閾値算出回路、６…閾値選択回路、７…遅延回
路、８…比較回路、４１…最大・最小値算出回路、４２
…平均値算出回路、４３…補正最大値変換回路、４４…
補正最小値変換回路、４５…補正平均値変換回路、４６
…動的閾値算出回路、４７…最大・最小値補正回路。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平２−113669（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−228177（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−141858（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 処理対象画像における注目画素を含む所
   定範囲内の画像情報から、所定の参照領域内の最大値と
   最小値を算出する最大、最小値算出手段と、 この最大、最小値算出手段で算出された最大値をＤma
   x、補正係数をγ１、補正最大値をＤmax’として、Ｄma
   x’＝γ１＋（１−２×γ１／２５５）×Ｄmaxを計算し
   て補正最大値に変換する補正最大値変換手段と、 上記最大、最小値算出手段で算出された最小値をＤmi
   n、補正係数をγ２、補正最小値をＤmin’として、Ｄmi
   n’＝γ２＋（１−２×γ２／２５５）×Ｄminを計算し
   て補正最小値に変換する補正最小値変換手段と、 処理対象画像における上記注目画素を含む所定範囲内の
   画像情報から、所定の参照領域内の平均値を算出する平
   均値算出手段と、 この平均値算出手段で算出された平均値をＤa、補正係
   数をγ３、補正平均値をＤa’として、Ｄa’＝γ３＋
   （１−２×γ３／２５５）×Ｄaを計算して補正平均値
   に変換する補正平均値変換手段と、 この補正平均値変換手段からの補正平均値と、上記補正
   最大値変換手段からの補正最大値と、上記補正最小値変
   換手段からの補正最小値とから動的閾値を算出する動的
   閾値算出手段と、 写真領域の画像情報を２値化するための閾値を設定する
   閾値設定手段と、 処理対象画像における上記注目画素を含む所定範囲内の
   画像情報から、注目画素に関する特徴量を算出する特徴
   量算出手段と、 この特徴量算出手段で算出した特徴量を所定の閾値を用
   いて上記注目画素が写真領域か文字領域かを判定する判
   定手段と、 この判定手段により上記注目画素が文字領域に対応して
   いると判定された場合、上記動的閾値算出手段からの動
   的閾値を選択し、上記注目画素が写真領域に対応してい
   ると判定された場合、上記閾値設定手段からの閾値を選
   択する選択手段と、 この選択手段で選択された閾値を用いて上記注目画素の
   画像情報を多値化する多値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 処理対象画像における注目画素を含む所
   定範囲内の画像情報から、所定の参照領域内の最大値と
   最小値を算出する最大、最小値算出手段と、 この最大、最小値算出手段で算出された最大値をＤma
   x、パラメータをα、補正最大値をＤmax’として、Ｄma
   x’＝Ｄmax＋α／ΔＤmaxを計算して補正最大値に補正
   し、上記最大、最小値算出手段で算出された最小値をＤ
   min、パラメータをα、補正最小値をＤmin’として、Ｄ
   min’＝Ｄmin−α／ΔＤminを計算して補正最小値に補
   正する最大、最小値補正手段と、 処理対象画像における上記注目画素を含む所定範囲内の
   画像情報から、所定の参照領域内の平均値を算出する平
   均値算出手段と、 この平均値算出手段で算出された平均値をＤa、補正係
   数をγ３、補正平均値をＤa’として、Ｄa’＝γ３＋
   （１−２×γ３／２５５）×Ｄaを計算して補正平均値
   に変換する補正平均値変換手段と、 この補正平均値変換手段からの補正平均値と上記最大、
   最小値補正手段からの補正最大値と補正最小値とから動
   的閾値を算出する動的閾値算出手段と、 この動的閾値算出手段で算出された閾値を用いて上記注
   目画素の画像情報を多値化する多値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。