JP3438440B2

JP3438440B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP3438440B2
Application number: JP28470795A
Authority: JP
Inventors: 健一沢田
Original assignee: ミノルタ株式会社
Priority date: 1995-11-01
Filing date: 1995-11-01
Publication date: 2003-08-18
Anticipated expiration: 2015-11-01
Also published as: US5982940A; JPH09130614A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像中の文字や細
線のガタつき、とぎれ、孤立点（サテライトドット）の
補正を行うことを目的とする画像処理に関する。

【０００２】

【従来の技術】多値画像を２値化した場合、文字、線画
像のエッジにおいて各種ガタつきが発生する。従来の２
値画像のガタつき補正の分野では、例えば特公昭６０−
５３９８２号公報に、画像信号を２値（黒、白）化した
２値信号を直ちに符号化せずに、主走査又は副走査方向
に関し、２値信号における或る区間の信号発生状況が予
め設定された一定条件に合致する場合、該区間の信号の
うちの所定部分を白信号から黒信号へ又は黒信号から白
信号へ修正することにより、画像の複雑な輪郭線がその
まま符号化されて電送されることのないようにする技術
が開示されている。例えば、１画素幅の文字や細線の存
在確率は小さいということを前提に、２画素分以上黒信
号が連続した後、１画素分のみ白信号になり、その後再
び２画素分以上黒信号が連続する場合は、前記１画素分
のみの白信号を黒信号に修正し、一方２画素分以上白信
号が連続した後、１画素分のみ黒信号になり、その後再
び２画素分以上白信号が連続する場合は、前記１画素分
のみの黒信号を白信号に修正し、黒信号と白信号が１画
素分ごとに交番する場合は、該交番の区間の信号をすべ
て黒信号又は白信号に修正するという手法により２値画
像のガタつきの補正及び孤立点（サテライトドット）の
除去を行う。

【０００３】ここで孤立点（サテライトドット）とは、
画像エッジ部近傍（一般的にはエッジ部から５００μｍ
程度以内）に存在する孤立点のことである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
２値画像処理では、主走査方向及び副走査方向に関する
処理のみを行っているため、それら以外の方向に現れる
ガタつきに対しての補正を行うことができない。また、
一般的によく知られるガタつき補正手法として、以下に
示す方法が挙げられる。（１）固定的非線形フィルタを用いたノイズ除去フィル
タリング（２）パターンマッチングによるフィルタリング（３）エッジ方向の追跡を用いたノイズ除去フィルタリ
ングしかし、（１）の手法では、非線形フィルタは、非定常
に現れるノイズに対して有効であるため画像のガタつき
低減に適してはいるが、予め設定された固定的なフィル
タを用いるため、非周期的に、なおかつ、様々な形態で
現れるガタつき、とぎれ、サテライトドットの除去はで
きないという問題がある。（２）及び（３）の手法は、
局所的な対象画像に対してフィルタは可変であるが、
（２）の手法の場合、（１）同様、様々な形態に対応す
るには、大多数のパターンの設定が必要となるため実用
に向かない。（３）の手法の場合、ラベリング処理が困
難となるため実用的でない。

【０００５】そこで本発明は、文字や細線画像に発生す
るガタつき、とぎれ、サテライトドットを、これらの発
生形態によらず補正できる画像処理方式を提供すること
を課題とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は前記課題を解決
するため、入力画像の局所領域に対する参照ウインドウ
を設定するとともに該参照ウインドウ内に複数のサブマ
トリクスを設定し、該各サブマトリクスにおける前記入
力画像に対する局所的画像の特徴パラメータであって前
記参照ウインドウ内における画素座標を示す局所的特徴
パラメータを検出する局所的特徴パラメータ検出手段
と、前記局所的特徴パラメータ検出手段により検出され
る各局所的特徴パラメータの画素座標の位置関係に基づ
いて前記参照ウインドウ内の画素の分布を表すベクトル
を算出するベクトル算出手段と、前記ベクトル算出手段
により算出されたベクトルに応じたフィルタを作成する
フィルタ作成手段と、前記フィルタ作成手段により作成
されたフィルタを用いてフィルタ処理を行うフィルタ処
理手段とを有し、前記ベクトル算出手段は、前記局所的
特徴パラメータ検出手段により検出されたパラメータの
個数を算出する第１の演算手段と、前記局所的特徴パラ
メータ検出手段により検出された各パラメータが前記複
数のサブマトリクスのうちいずれのサブマトリクスに属
するかを判定する判定手段と、前記第１の演算手段によ
る演算結果と前記判定手段による判定結果に応じて前記
ベクトルを算出する第２の演算手段とを含んでいる画像
処理装置を提供する。

【０００７】本発明の画像処理装置は２値画像又は多値
画像を入力画像としてこれを処理する。いずれの入力画
像についても、入力画像の局所領域に対する参照ウイン
ドウを設定するとともに該参照ウインドウ内に複数のサ
ブマトリクスを設定し、該各サブマトリクスにおける前
記入力画像に対する局所的画像の特徴パラメータであっ
て前記参照ウインドウ内における画素座標を示す局所的
特徴パラメータを検出する。さらに、検出した各局所的
特徴パラメータの画素座標の位置関係に基づいて前記参
照ウインドウ内の画素の分布を表すベクトルを算出す
る。引き続きこの算出したベクトルに応じたフィルタを
作成し、このフィルタを用いてフィルタ処理を行うこと
で補正を行う。

【０００８】なお、ここで言う局所的特徴パラメータと
は、画像の局所領域内におけるモーメントやメジアン、
重心などのことを指す。前記局所的特徴パラメータ検出
手段としては、代表例として、前記参照ウインドウ内の
画像データを抽出することで該ウインドウ内の前記複数
のサブマトリクスのそれぞれにおける画像の局所的特徴
パラメータを示す、前記ウインドウ内における画素座標
を算出する演算手段を含んでいるものを挙げることがで
きる。

【０００９】また、前記のとおりベクトル算出手段は、
前記局所的特徴パラメータ検出手段により検出されたパ
ラメータの個数を算出する第１の演算手段と、前記局所
的特徴パラメータ検出手段により検出された各パラメー
タが前記複数のサブマトリクスのうちいずれのサブマト
リクスに属するかを判定する判定手段と、前記第１の演
算手段による演算結果と前記判定手段による判定結果に
応じて前記ベクトルを算出する第２の演算手段とを含ん
でいるものである。この場合、検出した局所的特徴パラ
メータの個数を算出するとともに該パラメータが前記複
数のサブマトリクスのうちいずれのサブマトリクスに属
するかを判定し、前記算出した局所的特徴パラメータの
個数と該判定結果に応じてベクトルを算出する。

【００１０】また、前記フィルタ作成手段としては、代
表例として、前記ベクトル算出手段における第２の演算
手段により算出されるベクトルが２個の場合、それらの
ベクトルの大きさを比較し、且つ、比較結果により大き
い方のベクトルを選択しそのベクトルを対角線とする方
形フィルタを作成する手段と、３個の場合、それらのベ
クトルの終始点を頂点とする三角形フィルタを作成する
手段と、１個の場合、そのベクトルの終始点を結ぶ直線
形フィルタを作成する手段と、０個の場合、フィルタを
作成しない手段とを含んでいるものを挙げることができ
る。この場合、算出されたベクトルが２個のときはそれ
らのうち大きい方のベクトルを対角線とする方形フィル
タを作成し、３個のときは算出されたベクトルの終始点
を頂点とする三角形フィルタを作成し、１個のときはそ
のベクトルの終始点を結ぶ直線形フィルタを作成し、０
個のときはフィルタを作成しない。かかるフィルタによ
る処理は画像エッジ部のガタつき補正に有効である。

【００１１】また、前記ベクトル算出手段により求めら
れるベクトルが０個の場合、前記局所的特徴パラメータ
検出手段における前記ウインドウの中心のみが有効画素
（下地が白の場合は黒画素、下地が黒の場合は白画素）
であるか否かを判定する判定手段と、ベクトルが０個の
場合において該判定手段によりウインドウの中心のみが
有効画素と判定されたとき、この画素をマスクする（下
地が白の場合、有効画素は黒画素であるから白にマスク
し、下地が黒の場合は黒にマスクする）手段とを設けて
もよい。このマスク処理はサテライトドットの除去補正
に有効である。

【００１２】入力画像が多値画像の場合にも、以上説明
した各種手段及びそれによる処理を利用できるが、各部
で濃度差のある多値画像を２値化する際に各種ガタつき
の発生を抑制するために、画像濃度を考慮に入れて、前
記フィルタ作成手段に、さらに、前記ベクトルの始点の
画素と終点の画素の濃度差に応じてフィルタ成分に重み
付けを行う手段を含めることができる。以上説明した画
像処理装置による画像処理の代表例では、２値入力画像
については文字や線画像に現れるガタつき、とぎれ、孤
立点の原因となる画素の分布について複数のサブマトリ
クスから構成される参照ウインドウを設定し、その参照
ウインドウ内における画素分布から局所的特徴パラメー
タを求めることによりベクトルを算出する。さらに、算
出されたベクトルに応じてフィルタ〔モアフォロジカル
フィルタ（Morphological Filter) 〕を作成すること
で、常に参照ウインドウ内の画素分布に対して最適なフ
ィルタを設定し、また、この参照ウインドウを用いるこ
とによるフィルタ処理とサテライトドット除去処理を同
時に行うことでガタつき、とぎれ、サテライトドットが
除去された画像を生成する。また、多値画像において
は、２値化の際のガタつき、とぎれの発生を未然に防
ぐ、又は十分抑制することができる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態を図面を
参照して説明する。図１は本発明に係る画像処理装置の
概略構成を示すブロック図である。この画像処理装置
は、演算処理装置（以下、「ＣＰＵ」という）１０並び
にＣＰＵ１０に接続された読み出し専用メモリ（以下、
「ＲＯＭ」という）２０及びランダムアクセスメモリ
（以下、「ＲＡＭ」という）３０を含んでいる。

【００１４】ＣＰＵ１０はＲＯＭ２０に格納されたプロ
グラムに従って動作する。ＲＡＭ３０は情報の格納、読
み出しに供される。画像データがイメージリーダ等から
入力される一方、処理後の画像データがプリンタ等へ出
力される。次にこの画像処理装置による画像処理につい
て説明する。１．処理の概要前記画像処理装置は、多値画像若しくは２値化した画像
を入力画像とし、これにフィルタ成分が逐次変化するフ
ィルタ処理を施すことにより、画像のガタつき、とぎ
れ、サテライトドットの除去を行うものである。多値画
像においては、２値化の際に、これらガタつき、とぎれ
等の発生が抑制されるように動作する。フィルタ処理は
以下の考え方を基本としている。図２に、処理の概略フ
ローチャートを示す。（１）ＣＰＵ１０に入力されてきた画像データはＲＡＭ
３０に格納されるが、ここではＲＡＭ３０は１画面（乃
至は１頁分）の画像データを保持する。ＣＰＵ１０はＲ
ＡＭ３０に記憶された１画面分の画像データに対し、参
照ウインドウ（フィルタのマトリクスサイズと同じ大き
さ）を設定し、該参照ウインドウ内の画素の画像データ
を読み出し、画素成分を抽出する。画素成分の抽出は、
参照ウインドウを複数のサブマトリクスからなる５つの
エリア（５つのサブマトリクス）に分割し、それぞれの
エリアの局所的特徴パラメータを求めることよる。（２）抽出した画素成分より、参照ウインドウ内の画素
の分布をベクトルで表現する。（３）このベクトルを利用することにより、参照ウイン
ドウ内の画像に最適なフィルタを作成し、フィルタ処理
を行う。作成するフィルタ及びフィルタ処理は、モアフ
ォロジー（Morphology）理論によるものである。（４）以上のように読み出した画素に対するフィルタ処
理が終了すると、参照ウインドウを１画素分ずらして設
定し、さらに、その参照ウインドウについて前記（１）
〜（３）の手順でフィルタ処理を実行する。以後、入力
画像全体にわたり、このフィルタ処理を順次実行する。

【００１５】以下に入力画像が２値画像の場合と多値画
像の場合に分けて説明する。なお、以下の説明は下地が
白の場合である。２．２値画像の場合の処理の詳細２−１．画素成分の抽出フィルタ処理は、まずフィルタのマトリクスサイズを設
定し、参照ウインドウも同サイズに設定する。ここで
は、マトリクスサイズを５×５とし、局所的特徴パラメ
ータを重心とした場合を例にとり説明する。画素成分の
抽出は、図３に示すように参照ウインドウを１〜５のサ
ブマトリクス（以下、「エリア」という。）に分割し、
エリア１〜４のそれぞれについて、黒画素の座標値によ
り幾何学的重心を求めることによる。また、エリア５は
１画素分のエリアであるが、これは、後述のサテライト
ドット除去処理を行うためのものである。求められた重
心は、後述の参照ウインドウ内の画素分布のベクトル表
現に利用する。重心計算式〔式（１）〕を次に示す。

【００１６】式（１）において（ｘ_ag，ｙ_ag）は重心の
座標を示す。添字ａは１，２，３，４の一つであり、エ
リアナンバーを示す。（ｘ_i，ｙ_i）は黒画素座標値、
ｎはエリア内の黒画素数を示す。なお、エリア内に黒画
素が存在しない場合は、そのエリアのみ重心の算出は行
わない。

【００１７】

【数１】

【００１８】２−２．ベクトルの算出とフィルタの作成前記「画素成分の抽出」で求めた重心よりベクトルを算
出し、これを用いてフィルタのマトリクス成分を決定す
るが、常に全てのエリアから重心が求められるとは限ら
ないため、参照ウインドウ内において求められる重心の
数によるベクトルの算出からフィルタ作成の過程を以下
に示す。（１）重心が４個の場合この場合は、図３に示すエリア（サブマトリクス）１〜
４のそれぞれから重心が求められる場合である。例え
ば、図４（Ａ）に示すように、参照ウインドウ内のエリ
ア１〜４のそれぞれに黒画素が存在するとき、各エリア
について重心を求めることができる。各エリアにおけ
る重心座標位置を前記式（１）から求めると次のように
なる。

【００１９】

【数２】

【００２０】このように四つのエリアから重心が求めら
れた場合、参照ウインドウの中心に関して向かい合うエ
リアの重心から２つのベクトルを算出する（エリア１、
３からベクトルａを、エリア２、４からベクトルｂを求
める）。次に｜ベクトルａ｜、｜ベクトルｂ｜を比較し
大きい方を選択する（図４（Ａ）の場合ベクトル
ｂ）。これは、より大きな範囲に影響を及ぼすオペレー
タを作成することにより、より大きな補正効果をねらう
ためである。そして、このベクトルを対角線とする長方
形の内部をフィルタ成分としてもつ方形フィルタを作成
する。作成されたフィルタを図４（Ｂ）に示す。図４
（Ｂ）に示すフィルタは、モアフォロジー（Morpholog
y）理論によるダイレーション（Dilation）オペレータ
としてフィルタ処理を行うものである。なお、通常のフ
ィルタ処理においての注目画素（処理対象画素）は、フ
ィルタの（ｘ，ｙ）＝（０，０）中心となるが、本処理
においては、ダイレーション（Dilation）オペレータと
しての効果を確実にあげるため、注目画素をフィルタの
範囲（図４（Ｂ）において０で示される）の中央とす
る。この注目画素の決定方法は、ベクトルｂ（大きい方
のベクトル）の中点を算出し（小数点以下四捨五入）、
その中点座標の存する画素を注目画素とする。そして注
目画素が白画素なら黒画素に変換する。なお、注目画素
が白画素なら黒画素に変換する点については後述する、
重心が３個の場合、２個の場合、１個の場合も同様であ
る。図４（Ｃ）に図４（Ａ）の状態に対してフィルタ処
理を行った場合の結果を示す。注目画素（ｘ，ｙ）＝
（−１，０）の濃度の変換が行われている。（２）重心が３個の場合この場合は、三つのエリアからのみ重心が求められる場
合である。例えば、図５（Ａ）に示すように参照ウイン
ドウ内に黒画素が存在し、重心が求められた場合は、ま
ず前述（１）の場合（重心が４個の場合）と同様に、中
心に関して向かい合うエリアの重心からベクトルを算出
する。図５（Ａ）の場合は、エリア１、３よりベクトル
ａが算出される。次に、ベクトルａの始点及び終点より
残ったエリア４の重心に対して２つのベクトルｂ、ベク
トルｃを算出する。そして、このように算出された三つ
のベクトルからそれらを各辺とする三角形の内部をフィ
ルタ成分としてもつ三角形フィルタを作成する。作成さ
れたフィルタを図５（Ｂ）に示す。この場合の注目画素
は、三角形の頂点より、その重心座標を算出し、その重
心座標となる画素を注目画素とする。また、このフィル
タをダイレーション（Dilation）オペレータとして図５
（Ａ）の状態に対して処理を行った場合の結果を図５
（Ｃ）に示す。（３）重心が２個の場合この場合は、２個の重心から１つのベクトルを算出す
る。例えば、図６（Ａ）に示すように参照ウインドウ内
に黒画素が存在し、重心が求められた場合は、ベクトル
ａが求められ、このベクトルに相当する直線フィルタを
作成する。作成されたフィルタを図６（Ｂ）に示す。こ
の場合の注目画素は、ベクトルａの中点座標となる画素
とする。また、このフィルタをダイレーション（Dilati
on）オペレータとして図６（Ａ）の状態に対して処理を
行った場合の結果を図６（Ｃ）に示す。（４）重心が１個若しくは０個の場合これらの場合は、ベクトルの算出は行わずフィルタ処理
も行わない。但し、エリア１〜４の全てに黒画素が存在
しない場合（重心が０個）、エリア５に黒画素が存在す
る場合のみ、現在の注目画素がサテライトドットである
とみなし、白にマスクする処理を行う（周囲の黒画素か
ら、２ドット以上離れて存在する黒画素をサテライトド
ットとみなしている。）。この場合の処理例を図７に示
す。

【００２１】以上の処理を入力画像全体に対し実行する
ことにより、ガタつき、とぎれ、サテライトドットの除
去補正を行うことができる。図９（Ａ）の画像は多値画
像を補正を行わず誤差拡散方により２値化した画像であ
り、文字部においてはエッジ部にガタつき（凹凸）及び
サテライトドットが発生している。また、線部において
は、とぎれが発生している。これに対し図９（Ｂ）に示
す画像は、かかる２値画像に対し以上説明した本発明に
よる補正処理を実行して得た画像を示している。図９
（Ｂ）から分かるように、本発明による画像処理を行っ
た補正後の画像では、ガタつき等が大幅に除去されてお
り、滑らかな画像が生成されている。

【００２２】次に入力画像が多値画像の場合の補正処理
について説明する。３．多値画像の場合の処理の詳細入力画像が多値の場合も、基本的な処理は２値画像の場
合の処理に準ずるものである。よって、ここでは２値画
像と処理の違う箇所のみを説明する。なお、マトリクス
サイズ、局所的特徴パラメータは２値の場合と同様の例
を挙げる。

【００２３】前述のとおり、２値画像の場合は注目画素
を決定し、この注目画素を黒画素に変換したが、多値画
像の場合は、注目画素を決定し、該注目画素をフィルタ
内の画素の最大濃度と同じ濃度の画素に変換する。重み
付けをする場合は、重み付け後のフィルタ内の最大濃度
画素と同濃度の画素に変換する。３−１．画素成分の抽出多値画像の場合、画素毎の濃度が異なるため、重心計算
については前記式（１）に代え、次の重心計算式（２）
を採用する。式（２）において（ｘ_ag，ｙ_ag）は重心座
標を示し、添字ａは１，２，３，４の一つであり、エリ
ア（サブマトリクス）のナンバーを示す。（ｘ_i，
ｙ_i）は黒画素座標値、ｚ_iは濃度を表す。

【００２４】

【数３】

【００２５】３−２．ベクトルの算出とフィルタの作成基本的な処理の流れは２値の場合と同様である。ただ
し、多値の場合においては、ベクトルを３次元的に扱う
ことにより、重心のｚ成分（濃度）の小さい値の方を始
点、大きい値の方を終点とする。なお、濃度差が無い場
合は、２値の場合と同様に、エリア１から３、エリア２
から４をベクトルの方向とする。このようにベクトルを
算出することで５×５ウインドウ内のエッジ方向と傾き
（濃度変化の度合い）を知ることができる。また、これ
らを利用することで、フィルタ成分に重みを付け、補正
効果を制御することができる。図８（Ａ）に参照ウイン
ドウ内の画素の濃度値とベクトル算出例を示す。図８
（Ａ）において各画素内の数値（１０、８０、１００
等）は画像濃度を表している。各エリア（サブマトリク
ス）１〜４の重心座標は式（２）よりそれぞれ（−１，
−１）、（１，−１）、（１，２）、（−１，１）とな
る。エリア１と３の重心座標値の濃度は“４０”と“８
０”であるので、ベクトルａの始点はエリア１の重心
（−１，−１）に、終点はエリア３の重心（１，２）に
とる。エリア２と４に関しても同様にベクトルｂが決定
される。

【００２６】フィルタの作成は２値の場合と同様、ベク
トルの大きさの大きい方（この場合｜ベクトルａ｜）を
対角線として作成する。なお、ベクトルの大きさはｘ−
ｙ平面内のみを参照する。作成したフィルタを図８
（Ｂ）に示す。一方、ベクトルａ、ベクトルｂは、エッ
ジの方向と傾き（濃度差）を表しているため、これを利
用することでフィルタ成分に重み付けを行い、補正効果
を制御することができる。例えば、多値画像の２値化に
誤差拡散法を用いた場合、濃度変化が急峻なエッジで
は、孤立点（サテライトドット）が発生する場合があ
る。このような場合、エッジの傾きに応じてフィルタ成
分に重みを付けることで濃度変化を滑らかにし、２値化
の際の孤立点の発生を抑制する効果をあげることができ
る。図８（Ｃ）に重み付けを行ったフィルタの例を示
す。低濃度部には大きな重み付けを、高濃度部には小さ
な重み付けを与えることで濃度の補正を行うことができ
る。なお、ここでの重み付けはフィルタの範囲内（図８
（Ｂ）において０で示される範囲内）において、最大及
び最小値濃度を持つ画素に対して、それぞれ−１０、＋
１０を加えている。

【００２７】図８（Ｄ）、図８（Ｅ）は、それぞれ図８
（Ｂ）（重み付け無し）、図８（Ｃ）（重み付けあり）
のフィルタをダイレーション（Dilation）オペレータと
して処理した場合の結果である。図８（Ｂ）の重み付け
無しフィルタを用いる処理では、該フィルタ内の注目画
素の画素濃度が図８（Ｄ）に示すように該フィルタ内の
最大濃度１００に変換されている。また、図８（Ｃ）の
重み付け有りフィルタによる処理では、注目画素濃度
が、該フィルタ内の重み付け後の最大濃度（１００−１
０）＝９０に変換されている。

【００２８】以上の処理を入力画像全体に対し実行する
ことにより、ガタつき、とぎれ、サテライトドットの除
去補正を行うことができる。図１０に多値画像の場合の
処理例を示す。図１０（Ａ）は多値画像を補正を行わず
誤差拡散方により２値化した画像を示している。また、
図１０（Ｂ）は同じ多値画像を本発明による補正処理
（重み付けなし処理）を施してから誤差拡散方により２
値化した画像を示している。

【００２９】元の多値画像はエッジ下方向への濃度変化
が急になっていたところ、本発明による処理を施さなか
った図１０（Ａ）の２値化画像ではエッジ近傍に多数の
孤立点が発生しているが、本発明による処理を施した図
１０（Ｂ）の２値化画像では孤立点の発生が殆どみられ
ない。なお、以上説明した画像処理はソフトウエアを利
用して実行しているが、ハードウエアを使って実行する
ことも可能である。

【００３０】また、本発明画像処理をソフトウエアを利
用して実行する場合、以上説明した各処理のプログラム
をコンピュータで読み出し可能に記録した記録媒体を準
備しておき、この記録媒体を用いて、本発明に係る画像
処理装置を提供したり、該画像処理を実行してもよい。

【００３１】

【発明の効果】本発明によると、文字や細線画像に発生
するガタつき、とぎれ、サテライトドットを、これらの
発生形態によらず補正できる画像処理装置を提供するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る画像処理装置の１例の概略構成を
示すプロック図である。

【図２】本発明による画像処理の概略を示すフローチャ
ートである。

【図３】参照ウインドウのサブマトリクス（エリア）へ
の分割を表す図である。

【図４】参照ウインドウ内に重心が４個検出された場合
の処理例を示すものであり、図（Ａ）はベクトル算出方
法、図（Ｂ）は作成されるフィルタ、図（Ｃ）はフィル
タ処理結果をそれぞれ表す図である。

【図５】参照ウインドウ内に重心が３個検出された場合
の処理例を示すものであり、図（Ａ）はベクトル算出方
法、図（Ｂ）は作成されるフィルタ、図（Ｃ）はフィル
タ処理結果をそれぞれ表す図である。

【図６】参照ウインドウ内に重心が２個検出された場合
の処理例を示すものであり、図（Ａ）はベクトル算出方
法、図（Ｂ）は作成されるフィルタ、図（Ｃ）はフィル
タ処理結果をそれぞれ表す図である。

【図７】２値入力画像におけるサテライトドット除去処
理を表す図である。

【図８】多値画像における処理例を示すものであり、図
（Ａ）はベクトル算出方法、図（Ｂ）は重み付け無しの
フィルタ、図（Ｃ）は重み付けありのフィルタをそれぞ
れ表す図であり、図（Ｄ）、図（Ｅ）はそれぞれ図
（Ｂ）、図（Ｃ）に示すフィルタをオペレータとした処
理結果を表す図である。

【図９】本発明による２値画像の補正処理例を示すもの
であり、図（Ａ）は多値画像を誤差拡散法により２値化
した比較例としての画像を、図（Ｂ）は同２値化画像に
本発明による処理を施した後の画像を示す図である。

【図１０】本発明による多値画像の補正処理を行った例
を示すもので、図（Ａ）は元画像である多値画像を誤差
拡散法により２値化した比較例としての画像を示し、図
（Ｂ）は同じ元画像である多値画像に本発明による処理
を施して２値化した画像を示す図である。

【符号の説明】

１０演算処理装置（ＣＰＵ）２０読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）３０ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409 H04N 1/46 H04N 1/60

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像の局所領域に対する参照ウインド
ウを設定するとともに該参照ウインドウ内に複数のサブ
マトリクスを設定し、該各サブマトリクスにおける前記
入力画像に対する局所的画像の特徴パラメータであって
前記参照ウインドウ内における画素座標を示す局所的特
徴パラメータを検出する局所的特徴パラメータ検出手段
と、前記局所的特徴パラメータ検出手段により検出される各
局所的特徴パラメータの画素座標の位置関係に基づいて
前記参照ウインドウ内の画素の分布を表すベクトルを算
出するベクトル算出手段と、前記ベクトル算出手段により算出されたベクトルに応じ
たフィルタを作成するフィルタ作成手段と、前記フィルタ作成手段により作成されたフィルタを用い
てフィルタ処理を行うフィルタ処理手段とを有し、前記ベクトル算出手段は、前記局所的特徴パラメータ検
出手段により検出されたパラメータの個数を算出する第
１の演算手段と、前記局所的特徴パラメータ検出手段に
より検出された各パラメータが前記複数のサブマトリク
スのうちいずれのサブマトリクスに属するかを判定する
判定手段と、前記第１の演算手段による演算結果と前記
判定手段による判定結果に応じて前記ベクトルを算出す
る第２の演算手段とを含んでいる画像処理装置。
【請求項２】前記フィルタ作成手段は、前記ベクトル
を算出する第２の演算手段により算出されるベクトルが
２個の場合、それらのベクトルの大きさを比較し、且
つ、比較結果により大きい方のベクトルを選択しそのベ
クトルを対角線とする方形フィルタを作成する手段と、
３個の場合、それらのベクトルの終始点を頂点とする三
角形フィルタを作成する手段と、１個の場合、そのベク
トルの終始点を結ぶ直線形フィルタを作成する手段と、
０個の場合、フィルタを作成しない手段とを含んでいる
請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】前記フィルタ作成手段が、さらに、前記
ベクトルの始点の画素と終点の画素の濃度差に応じてフ
ィルタ成分に重み付けを行う手段を含んでいる請求項２
記載の画像処理装置。
【請求項４】前記ベクトル算出手段により求められる
ベクトルが０個の場合、前記局所的特徴パラメータ検出
手段における前記ウインドウの中心のみが有効画素（下
地が白の場合は黒画素、下地が黒の場合は白画素）であ
るか否かを判定する判定手段と、ベクトルが０個の場合
において該判定手段により該ウインドウの中心のみが有
効画素と判定されたとき、この画素をマスクする（下地
が白の場合は白にマスクし、下地が黒の場合は黒にマス
クする）手段とを備えた請求項２又は３記載の画像処理
装置。