JP3472094B2 - 領域判定装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル複写
機、ディジタルプリンタ、ディジタルファクシミリ等に
おける画像の文字部分、写真部分、網点部分等の多領域
を判定する領域判定装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】記録画像の高画質化を実現するために
は、原稿画像の特性に応じた最適処理を行う必要があ
る。そのために、文字部分、写真部分、網点部分が混在
するような原稿の場合、領域の判別を行うのであるが、
判別の精度が重要な課題となっている。

【０００３】網点写真と文字領域の判定を行う方式とし
て、フィルタ処理により周波数の高域成分強調処理を行
った後、２値化し、所定領域内の白または黒の閉領域の
有無によって判定を行う方法が提案されている（特公平
５−２８９４４号公報参照）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上述の特公平
５−２８９４４号公報では、判定が所定領域単位（例え
ば最小３画素×３画素）として、網点写真領域であるか
文字領域であるかの判定しか行わない。したがって、文
字領域・写真領域・網点領域等の多領域の細かい判定が
できない。

【０００５】本発明の目的は、フィルタ処理等の前処理
を必要とせず、判定は１画素単位で行うことが可能で、
文字領域・写真領域・網点領域の３領域、または相互の
中間領域を設定することができ、より細かい判定が可能
となる領域判定装置を提供することにある。本発明の他
の目的は、複数の特徴パラメータを採用した場合は、判
定精度をより高めることが可能となり、条件によって判
定法式を制御することにより、より高精度の判定結果が
得られる領域判定装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、文字部分、写
真部分、網点部分を含む多領域を判定する領域判定装置
において、画像データのうち注目画素を中心とする所定
数の画素のブロックをマスクとし、該マスク内の画素を
閾値と比較して２値化する２値化手段と、２値化された
前記マスク内における各方向のライン毎の黒画素数に基
づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度を算出する連
結度算出手段と、前記連結度を特徴量として、該特徴量
に基づいて前記注目画素の領域判定を行う領域判定手段
と、を備えることを特徴とする。

【０００７】本発明は、文字部分、写真部分、網点部分
を含む多領域を判定する領域判定装置において、画像デ
ータのうち注目画素を中心とする所定数の画素のブロッ
クをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較して２
値化する２値化手段と、２値化された前記マスク内にお
ける各方向のライン毎の黒画素数に基づいて、黒画素の
繋がり具合を示す連結度を算出する連結度算出手段と、
２値化された前記マスク内における黒画素濃度から濃度
パラメータを算出する濃度パラメータ算出手段と、前記
連結度と前記濃度パラメータを特徴量として、該特徴量
に基づいて前記注目画素の領域判定を行う領域判定手段
と、を備えることを特徴とする。

【０００８】本発明は、前記濃度パラメータ算出手段
は、前記マスク内の画素濃度の（最大値−最小値）を濃
度パラメータとすることを特徴とする。

【０００９】本発明は、前記濃度パラメータ算出手段
は、前記マスク内の主走査方向と副走査方向のそれぞれ
について、連続する２画素の濃度の差の総和を算出し、
そのうちの小さいほうを濃度パラメータとすることを特
徴とする。

【００１０】本発明は、前記濃度パラメータ算出手段
は、前記マスク内の画素濃度の（最大値−最小値）と、
前記マスク内の主走査方向と副走査方向のそれぞれにつ
いて、連続する２画素の濃度の差の総和を算出し、その
うちの小さいほうとを濃度パラメータとすることを特徴
とする。

【００１１】本発明は、前記閾値は、前記マスク内の画
素の濃度平均値であることを特徴とする。

【００１２】本発明は、前記閾値は、前記マスク内の画
素の濃度平均値に対し、領域ごとに連結度に差がでるよ
うに変動させた値であることを特徴とする。

【００１３】本発明は、前記連結度算出手段は、前記マ
スク内の２値化結果から、主走査方向、副走査方向とも
に各ラインの黒画素数を計数し、そのうちの最大値を連
結度とすることを特徴とする。

【００１４】本発明は、前記連結度算出手段は、前記マ
スク内の２値化結果から、主走査方向、副走査方向とも
に各ラインの連続した黒画素数を計数し、そのうちの最
大値を連結度とすることを特徴とする。

【００１５】本発明は、前記連結度算出手段は、前記マ
スク内の２値化結果から、主走査方向、副走査方向とも
に各ラインの連続黒画素数を計数し、連続する複数ライ
ン分の結果を加算し、そのうちの最大値を連結度とする
ことを特徴とする。

【００１６】本発明は、前記連結度算出手段は、前記マ
スク内の２値化結果から、主走査方向、副走査方向、及
び４５°斜め２方向ともに各ラインの連続黒画素数を計
数し、連続する複数ライン分の結果を加算し、そのうち
の最大値を連結度とすることを特徴とする。

【００１７】本発明は、前記主走査方向、副走査方向、
及び４５°斜め２方向ともに各ラインの連続黒画素数の
計数を行う際、各方向の計数すべき総画素数の差に応じ
て正規化を行うことを特徴とする。

【００１８】本発明は、前記連結度算出手段は、前記マ
スク内の２値化結果から、主走査方向、副走査方向とも
に各ラインの連続黒画素数を計数し、連続する複数ライ
ン分の結果を加算し、更に、主走査方向、副走査方向そ
れぞれの加算結果の（最大値−最小値）を求め、そのう
ちの大きい方とすることを特徴とする。

【００１９】本発明は、前記マスクが主走査方向と副走
査方向とで画素数が異なる場合、前記特徴量を正規化す
ることを特徴とする。

【００２０】本発明は、所定条件に適合した場合、特徴
量に応じた判定を補正制御可能とすることを特徴とす
る。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。

【００２２】図１は、本発明に係わる反転現像を採用す
るディジタル複写機を示す構成図である。このディジタ
ル複写機３０には、スキャナー部３１、レーザプリンタ
部３２、多段給紙ユニット３３及びソータ３４が備えら
れている。

【００２３】スキャナー部３１は、透明ガラスからなる
原稿台３５、両面対応自動原稿送り装置（ＲＤＦ）３６
及びスキャナユニット４０から構成されている。多段給
紙ユニット３３は第１カセット５１、第２カセット５
２、第３カセット５３及び選択により追加可能な第４カ
セットを有している。

【００２４】多段給紙ユニット３３は、各段のカセット
に収容された用紙の上から用紙が１枚ずつ送り出され、
レーザプリンタ部３２へ向けて搬送される。ＲＤＦ３６
は、複数枚の原稿を一度にセットしておき、自動的に１
枚ずつスキャナユニット４０へ送給して、オペレータの
選択に応じて原稿の片面または両面をスキャナユニット
４０に読み取らせるように構成されている。

【００２５】スキャナユニット４０は、原稿を露光する
ランプレフレクタアセンブリ４１、原稿からの反射光像
を光電変換素子（ＣＣＤ）４２に導くための複数の反射
ミラー４３、及び原稿からの反射光像をＣＣＤ４２に結
像させるためのレンズ４４を含んでいる。スキャナ部３
１は、原稿台３５の下面に沿ってスキャナユニット４０
が移動しながら原稿画像を読み取るように構成されてお
り、ＲＤＦ３６を使用する場合にはＲＤＦ３６の下方の
所定位置にスキャナユニット４０を停止させた状態で原
稿を搬送しながら原稿画像を読み取るように構成されて
いる。原稿画像をスキャナユニット４０で読み取ること
によって得られた画像データは、図示していない画像処
理部へ送られ、各処理が施された後、画像処理部のメモ
リに一旦記憶され出力指示に応じてメモリ内の画像デー
タをレーザプリンタ部３２に与えて用紙上に画像を形成
する。

【００２６】レーザプリンタ部３２は、手差しトレイ４
５、レーザ書き込みユニット４６及び画像を形成するた
めの電子写真プロセス部４７を備えている。レーザ書き
込みユニット４６は、上述のメモリから画像データに応
じたレーザ光を出力する半導体レーザ、レーザ光を等角
速度偏向するポリゴンミラー、等角速度偏向されたレー
ザ光が電子写真プロセス部４７の感光体ドラム４８上で
等角速度偏向されるように補正するｆ−θレンズ等を有
している。電子写真プロセス部４７は、感光体ドラム４
８、の周囲に帯電器、現像器、転写器、剥離器、クリー
ニング器、除電器、及び定着器４９を配置している。定
着器４９により画像が定着された用紙に対し、搬送方向
下流には搬送路５０が設けられており、搬送路５０は、
ソータ３４に通じる搬送路５７と多段給紙ユニット３３
へ通じる搬送路５８とに分岐する。

【００２７】上記の構成によれば、レーザ書き込みユニ
ット４６及び電子写真プロセス部４７において、上述の
メモリから読み出された画像データは、レーザ書き込み
ユニット４６によりレーザ光線を走査させることによっ
て感光体ドラム４８の表面上に静電潜像として形成さ
れ、さらにトナーにより可視像化されたトナー像は、多
段給紙ユニット３３または手差しトレイ４５から搬送さ
れた用紙の上に静電転写され定着される。このようにし
て画像が形成された用紙は、定着器４９から搬送路５０
及び５７を介してソータ３４へ送出され、あるいは搬送
路５０及び５８を介して反転搬送路５０ａへ搬送され
る。

【００２８】上記ディジタル複写機には、ＣＣＤ４２に
より読み取られた画像データが、どの領域であるかを判
定する領域判定部が備えてある。この領域判定部は、文
字領域・写真領域・網点領域の領域判定を行うものであ
る。

【００２９】（第１実施形態）図２は、第１実施形態の
領域判定部のブロック図である。領域判定部は、マスク
メモリ２００、２値化回路２０１、主走査方向黒画素計
数回路２０２、副走査方向黒画素計数回路２０３、比較
器２０４、判定回路２０５からなる構成である。

【００３０】この領域判定部は、次のように領域判定を
行う。ＣＣＤ４２により読み取られた画像データ（８ｂ
ｉｔ ２５６階調）は、所定マスク単位でマスクメモリ
２００に格納され、２値化回路２０１において所定閾値
により２値化される。２値化された画像データは、主走
査方向黒画素計数回路２０２と副走査方向黒画素計数回
路２０３のそれぞれに出力され、主走査方向及び副走査
方向それぞれについて黒画素の計数を行う。比較器２０
４により、そのうちの最大値を求め、連結度とする。こ
うして、主走査方向黒画素計数回路２０２、副走査方向
黒画素計数回路２０３及び比較器２０４は連結度算出手
段として機能する。判定回路２０５において、連結度に
より、文字領域・写真領域・網点領域の領域判定を行
う。すなわち、連結度のパラメータにより、文字領域は
線の繋がりが多い（つまり、連結度が高い）、網点領域
は同じ長さの繋がりが続く（つまり、連結度があまり高
くない）、写真領域は濃度の大きな変化がない（つま
り、連結度が低い）というそれぞれの特徴が抽出され、
所定値と比較することにより領域の判定が可能となると
いうものである。

【００３１】ここで、マスクメモリ２００に格納される
画像データのマスク単位は、図３に示すように、注目画
素を中心に７×７画素で構成されている。図中の＊が注
目画素であり、近傍画素の情報から注目画素の領域判定
を行う。

【００３２】次に２値化回路２０１において、２値化の
閾値を固定とすると、文字の低濃度部が全て白画素とな
り、連結画素として検出できなくなる。また、連結画素
として抽出すべきでない高濃度の写真部が全て黒画素と
なり、判定が困難となる。そこで、２値化閾値はマスク
内の画素の濃度平均値として、マスク毎に変動させる。
このことにより、上記問題を回避しうる。

【００３３】しかし、これだけでは、逆に高濃度部の判
定が難しくなり、線数の高い網点の中〜高濃度部と文字
部の分離が困難となる。この対策として、２値化の閾値
をマスク内の画素濃度の平均値に基づいた、より特徴抽
出に適した値として、マスク毎に変動させる。低濃度部
の連結度に対する影響を押さえつつ、狙いの中〜高濃度
部の連結度を下げられるように、２値化閾値を上げる。
例えば、マスク内の画素濃度の平均値に所定値（１より
大きい数）を乗算する。加算でなく乗算にすることによ
り、平均濃度の高いマスクほど２値化閾値を上げられる
ことから、効果が大きくなる。

【００３４】次に、連結度の算出方式について説明す
る。

【００３５】第１の連結度算出方式 まず、第１の連結度算出方式では、２値化結果から、主
走査方向及び副走査方向の各ラインの黒画素を計数し、
そのうちの最大値を求め、その最大値を連結度とする。
例えば、図４（ａ）に示すように、主走査方向及び副走
査方向各ラインの黒画素数の最大値は４であり、連結度
は４となる。これにより、縦方向、横方向の線の検出が
可能となる。

【００３６】この連結度の値を所定値と比較することに
より領域の判定を行う。 連結度＜Ａ ：写真領域 Ａ≦連結度＜Ｂ ：網点領域 Ｂ≦連結度 ：文字領域 のように所定値Ａ，Ｂ，Ｃを設定し３領域に、または更
に細かく所定値を設定し、中間領域を含めた多領域に対
してそれぞれ領域域判定を行う。

【００３７】第２の連結度算出方式 しかし、この連結度算出方式では、判定困難な部分が存
在する場合がある。図４（ａ）では、連結度は４であ
り、網点の例である図４（ｂ）では、連結度は２とな
る。図４（ａ）、（ｂ）のような文字と網点の分離は可
能であるが、同じく網点の例である図４（ｃ）では、連
結度は４となり、図４（ａ）との区別ができず、判定が
困難になる（図４（ｄ）は、写真の例であり、連結度は
１）。

【００３８】そこで、第２の連結度算出方式として、２
値化結果から、主走査方向及び副走査方向の各ラインの
連続した黒画素を計数する。これにより、縦方向、横方
向に繋がった線分のみの検出が可能となる。この方式で
図４のデータについて算出したのが図５（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）である。それぞれ連結度は４，
２，２，１であり、各領域判定が可能となる。

【００３９】第３の連結度算出方式 第２の連結度算出方式では、例えばマスクサイズ７×７
画素の場合、０から７までの８段階しかない。この範囲
内で文字領域・網点領域・写真領域の３領域、または、
中間領域を含めた多領域の領域判定を行うのは難しい。
よって、第３の連結度算出方式として、２値化結果から
主走査方向及び副走査方向の各ラインの連続した黒画素
を計数し、連続する複数ラインの計数結果の和を算出す
る。これを連結度とすることにより、範囲が複数倍に広
がることから、判定し易くなる。例えば、隣接する２ラ
インの計数結果の和を連結度とした場合、範囲は０から
１４までの１５段階となる。この方式で図４のデータに
ついて算出したのが図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、
（ｄ）である。それぞれの連結度は８，４，４，１であ
り、更に分離し易くなる。

【００４０】第４の連結度算出方式 第４の連結度算出方式として、文字領域に対する判定精
度を向上するため、２値化結果から、主走査方向、副走
査方向のみでなく、４５°斜め２方向の各ラインの連続
した黒画素を計数し、連続する複数ラインの計数結果の
和を算出する。これにより、縦方向、横方向のみなら
ず、斜め方向に繋がった線分も検出でき、文字の斜め線
部分の分離精度が向上する。図７（ａ）及び（ｂ）に示
すように、４５°斜め２方向の各ラインの連続した黒画
素の計数も行い、主走査方向、副走査方向、斜め２方向
の計数結果の中の最大値を連結度とするものである。画
素数の関係上、網掛けで示した中央５ライン分のみ計数
を行う。連続する複数ラインを２ラインとした例を図８
に示す。これにより、図８に示すような斜め４５°の線
の連結度は、第３の連結度算出方式では４であるが、第
４の連結度算出方式では、斜め方向連結度が１３とな
り、文字の斜め線部分の判定精度が向上する。

【００４１】第５の連結度算出方式 第５の連結度算出方式として、２値化結果から、主走査
方向、副走査方向及び４５°斜め２方向の連結度を算出
する際、それぞれのライン毎に計数すべき総画素数に応
じて正規化を行う。７×７画素の正方形マスクの場合、
１ラインの画素数は、主走査方向と副走査方向とでは同
じ７であるが、４５°斜め２方向は、中央ラインのみ７
画素で、後はそれぞれ６画素、５画素である。この差を
近似的に緩和するため、画素数の異なるラインの結果に
対し、正規化を行ってから連続する複数ラインの計数結
果の和を算出する。これにより、より正確な斜め方向線
分の検出が可能となる。

【００４２】第６の連結度算出方式 更に、第６の連結度算出方式として、判定精度を向上す
るため、２値化結果から、主走査方向及び副走査方向の
各ラインの連続した黒画素を計数し、連続する複数ライ
ンの計数結果の和を算出し、更に、主走査方向、副走査
方向それぞれの加算結果の（最大値−最小値）を求め、
そのうちの大きい方を連結度とする。この方式では、網
点画像のような同長ラインの連続画像の連結度は、加算
結果の（最大値−最小値）を行うことによって下げられ
る。これにより、文字領域の連結度には影響少なく、網
点領域の連結度が下がることになる。よって、より判定
が容易になり、精度が向上する。連続する複数ラインを
２ラインとした例を図９に示す。図９（ａ）は文字の一
部であり、第３の方式でも第５の方式でも連結度は１４
であるが、（ｂ）の網点は、第３の方式で連結度４のと
ころが第６の方式では１となり、判定し易くなる。

【００４３】図１０は、第６の連結度算出方式の処理の
流れを示すフローチャートである。まず、画像データ
（８ｂｉｔ）を注目画素を中心とする周辺画素をマスク
メモリに格納する（Ｆ１００）。マスク内の画素の平均
値を算出し、所定数αを乗算し、閾値ＴＨとする（Ｆ１
０１）。処理画素濃度ＰとＴＨとの比較により（Ｆ１０
２）、黒画素（Ｆ１０３）、白画素（Ｆ１０４）に２値
化する。マスク内画素全てに、この処理を施した（Ｆ１
０５）後、主走査方向１ライン分の連続黒画素数を計数
し（Ｆ１０６）、連続する２ラインの計数結果の和を算
出する（Ｆ１０７）。その結果を順次比較してマスク内
で最大のものをＭｍａｘ（Ｆ１０８）、最小のものをＭ
ｍｉｎとして記憶する（Ｆ１０９）。この処理をマスク
内の全主走査方向ラインについて行い（Ｆ１１０）、Ｍ
ｍａｘ−ＭｍｉｎをＭａｉｎとする（Ｆ１１１）。

【００４４】同様に、副走査方向１ライン分の連続黒画
素数を計数し（Ｆ１１２）、連続する２ラインの計数結
果の和を算出する（Ｆ１１３）。その結果を順次比較し
てマスク内で最大のものをＳｍａｘ（Ｆ１１４）、最小
のものをＳｍｉｎとして記憶する（Ｆ１１５）。この処
理をマスク内の全主走査方向ラインについて行い（Ｆ１
１６）、Ｓｍａｘ−ＳｍｉｎをＳｕｂとする（Ｆ１１
７）。ＭａｉｎとＳｕｂを比較し（Ｆ１１８）、大きい
方を連結度とする（Ｆ１１９，１２０）。

【００４５】連結度を所定数Ａ，Ｂと比較し（Ｆ１２
１）、その結果に応じてそれぞれ注目画素が、写真領域
（Ｆ１２２）、網点領域（Ｆ１２３）、文字領域（Ｆ１
２４）のいずれに属するか判定する。この判定は、上記
３領域に限定せず、設定値を細かく設け、中間領域を含
む多領域に分割して判定してもよい。この処理を画像デ
ータ全画素に対して施す（Ｆ１２５）。

【００４６】（第２実施形態）この実施形態は、連結度
というパラメータと他のパラメータを組み合わせて領域
判定を行うものである。連結度パラメータと他のパラメ
ータの２特徴量を軸とした２次元平面上において、所定
境界を適用することにより、領域判定を行う。２パラメ
ータの結果から領域を判定するので、誤判定が減り、判
定精度が向上し、また、２次元平面上における境界の設
定次第で、より精度のよい細やかな判定が可能となる。

【００４７】まず、第２のパラメータとして、マスク内
の画素濃度の（最大値−最小値）とする（以下これを最
大濃度差と記す）。図１１は、第２実施形態の領域判定
部の処理ブロック図である。この領域判定部は、前述の
マスクメモリ２００、２値化回路２０１、主走査方向黒
画素計数回路２０２、副走査方向黒画素計数回路２０
３、比較器２０４に加えて、最大濃度値検出回路３０
５、最小濃度値検出回路３０６、減算器３０７、判定回
路３０８から構成される。

【００４８】前述のように、ＣＣＤ４２により読み取ら
れた画像データ（８ｂｉｔ ２５６階調）は、所定マス
ク単位でマスクメモリ２００に格納され、所定閾値によ
り２値化回路２０１で２値化され、主走査方向黒画素計
数回路２０２及び副走査方向黒画素計数回路２０３にて
主走査方向及び副走査方向それぞれについて黒画素の計
数を行い、比較器２０４によりそのうちの最大値を求め
る。これが連結度である。更に、最大濃度値検出回路３
０５及び最小濃度値検出回路３０６にて、マスク内の画
素濃度値の最大値及び最小値を求め、それらを減算器３
０７で（最大値−最小値）を求める。このようにして算
出した連結度と（最大値−最小値）の値によって領域を
判定回路３０８にて判定する。

【００４９】２次元平面上における境界を図１２のよう
にＬＵＴ（Look Up Table）で設定し、文字領域・写真
領域・網点領域に分離する。上記３領域に限定せず、設
定値を細かく設け、中間領域を含む多領域に分割して判
定してもよい。

【００５０】（第３実施形態）この実施形態は、第２の
パラメータとして、主走査方向副走査方向それぞれにつ
いて、マスク内の連続する２画素の濃度値の差の総和を
とり、そのうちの小さい方を用いる（以下これを繁雑度
と記す）。

【００５１】図１３は、第３実施形態の領域判定部のブ
ロック図である。この領域判定部は、前述のマスクメモ
リ２００、２値化回路２０１、主走査方向黒画素計数回
路２０２、副走査方向黒画素計数回路２０３、比較器２
０４に加えて、主走査方向隣接画素との差分値総和算出
回路４０５、副走査方向隣接画素との差分値総和算出回
路４０６、比較器４０７、判定回路４０８から構成され
る。

【００５２】連結度を算出するのは、前述と同様である
ので、説明は省略する。主走査方向隣接画素との差分値
総和算出回路４０５により、マスク内の主走査方向のマ
スク内の連続する２画素の濃度値の差の総和をとり、副
走査方向隣接画素との差分値総和算出回路４０６によ
り、副走査方向のマスク内の連続する２画素の濃度値の
差の総和をとる。比較器４０７により、そのうちの小さ
い方を求める。このようにして算出した連結度と繁雑度
の値によって領域を判定回路４０８によって判定する。

【００５３】２次元平面上における境界を図１４のよう
にＬＵＴで設定し、文字領域・写真領域・網点領域に分
離する。上記３領域に限定せず、設定値を細かく設け、
中間領域を含む多領域に分割して判定してもよい。

【００５４】（第４実施形態）本実施形態は、連結度パ
ラメータと他の２パラメータを組み合わせて領域判定を
行うものである。連結度パラメータと他の２パラメータ
の３特徴量を軸とした３次元空間において、所定境界を
適用することにより、領域判定を行う。３パラメータの
結果から領域を判定するので、誤判定が減り、判定精度
が更に向上するという効果がある。また、３次元平面上
における、境界面の設定次第で、より精度のよい細やか
な判定が可能となる。

【００５５】他の２特徴量は、マスク内の画素濃度の
（最大値−最小値）（つまり、最大濃度差）と、主走査
方向副走査方向それぞれについて、マスク内の連続する
２画素の濃度値の差の総和をとり、そのうちの小さい方
（繁雑度）として、領域判定を行う。すなわち、上述の
実施形態の構成要素をすべて備えて、総合的に領域判定
を行うものである。

【００５６】図１５は、第４実施形態の領域判定部のブ
ロック図である。この領域判定部は、前述のマスクメモ
リ２００、２値化回路２０１、主走査方向黒画素計数回
路２０２、副走査方向黒画素計数回路２０３、比較器２
０４、最大濃度値検出回路３０５、最小濃度値検出回路
３０６、減算器３０７、主走査方向隣接画素との差分値
総和算出回路４０５、副走査方向隣接画素との差分値総
和算出回路４０６、比較器４０７に、判定回路５０８を
追加したものから構成される。

【００５７】ＣＣＤ４２により読み取られた画像データ
（８ｂｉｔ ２５６階調）は、所定マスク単位でマスク
メモリ２００に格納され、所定閾値により２値化回路２
０１で２値化され、主走査方向黒画素計数回路２０２及
び副走査方向黒画素計数回路２０３にて主走査方向及び
副走査方向それぞれについて連結度を算出し、比較器２
０４によりそのうちの最大値を求める。これが連結度で
ある。また、最大濃度値検出回路３０５及び最小濃度値
検出回路３０６にて、マスク内の画素濃度値の最大値
（３０５）及び最小値（３０６）を求め、それらを減算
器３０７で最大濃度差（最大値−最小値）を求める。更
に、主走査方向隣接画素との差分値総和算出回路４０５
により、マスク内の主走査方向のマスク内の連続する２
画素の濃度値の差の総和をとり、副走査方向隣接画素と
の差分値総和算出回路４０６により、副走査方向のマス
ク内の連続する２画素の濃度値の差の総和をとる。比較
器４０７により、そのうちの小さい方（繁雑度）を求め
る。このようにして算出した連結度と最大濃度差及び繁
雑度の値によって領域を判定する（５０８）。

【００５８】３次元空間における境界を図１６のように
設定し、文字領域・写真領域・網点領域に分離する。上
記３領域に限定せず、設定値を細かく設け、中間領域を
含む多領域に分割して判定してもよい。これを、図１７
に示すように２次元に展開してＬＵＴを作成する。例と
して、マスクサイズ７×７画素の連結度を採用した場
合、連結度の範囲は０〜１４の１５段階である。このそ
れぞれについて、最大濃度差と繁雑度の２特徴量を軸と
した２次元平面に展開し、所定境界をＬＵＴで設定す
る。つまり、１５のＬＵＴを用意することになる。設定
は、上記３領域に限定せず、設定値を細かく設け、中間
領域を含む多領域に分割して判定してもよい。

【００５９】また、マスクサイズが主走査方向と副走査
方向とで異なる場合（正方形マスクでない場合）、パラ
メータの算出過程で正規化を行う。連結度、繁雑度は、
主走査方向と副走査方向に対する画素計数あるいは画素
濃度演算を行っているので、この処理を行う。これによ
り、画素数が異なることによる算出結果の差を近似的に
緩和することが可能となる。図１８に示すように、主走
査方向６画素、副走査方向３画素の６×３画素マスクで
あるとする。この場合、副走査方向の算出結果に対し、
３／７を乗算して正規化を行う。

【００６０】（第５実施形態）本実施形態は、所定条件
に適合した場合、判定回路の判定を補正制御することが
できる。これにより、所望の画素あるいはパラメータに
のみ、判定の補正等の処理を施すことが可能となり、判
定精度が更に向上する。

【００６１】例えば、図１５に示した領域判定部におけ
る判定回路５０８の領域判定制御について述べる。この
制御は、判定制御する所定条件として、マスク内の画素
の平均濃度値またはそれに基づいた値（２値化の閾値）
を用い、連結度及びその他の２特徴量（最大濃度差、繁
雑度）を補正する方式である。これにより、例えば、８
ｂｉｔ濃度値の２５５に近い写真画像の高濃度部（つま
り、殆ど黒ベタである写真画像部分）が、文字領域ある
いは網点領域であると誤判定されてしまうのを防ぐこと
が可能となる。

【００６２】図１９（ａ）は、殆ど黒ベタである写真画
像の、３次元空間での分布状態である。この分布状態で
は、文字領域あるいは網点領域であると判別されてしま
う。よって、この特徴を持つ画像に対して、写真部分で
あると判定されるよう、写真領域に設定されている原点
方向に移動するよう補正を施す。例えば、図１９（ｂ）
のように、連結度０とし、最大濃度差と繁雑度の２特徴
量を軸とした２次元平面で、最大濃度差と繁雑度をそれ
ぞれ１／２乗算するなどして、写真領域に設定されてい
る原点方向に移動するよう補正する。

【００６３】図２０は、この領域判定制御方式の処理の
流れを示すフローチャートである。まず、画像データ
（８ｂｉｔ）を注目画素を中心とする周辺画素をマスク
メモリ２００に格納する（Ｆ２０１）。最大濃度値検出
回路３０５、最小濃度値検出回路３０６、減算器３０７
によりマスク内の最大濃度差（Ｆ２０２）、主走査方向
隣接画素との差分値総和算出回路４０５、副走査方向隣
接画素との差分値総和算出回路４０６、比較器４０７に
より繁雑度（Ｆ２０３）を算出する。次に、２値化回路
２０１において、マスク内の画素の濃度平均値を求め、
所定数αを乗算し、２値化閾値ＴＨとし（Ｆ２０４）、
処理画素濃度とＴＨとの比較により２値化する。そし
て、主走査方向黒画素計数回路２０２、副走査方向黒画
素計数回路２０３、比較器２０４により連結度を算出す
る（Ｆ２０５）。判定回路５０８は、２値化閾値ＴＨを
所定値βと比較し（Ｆ２０６）、βを超えるものについ
ては、連結度及び最大濃度差、繁雑度を補正、例えば、
連結度を０にし、最大濃度差、繁雑度ともに１／２乗算
するという補正処理を行う（Ｆ２０７）。こうして求め
られた３パラメータを予め設定された境界ＬＵＴによ
り、それぞれ注目画素が文字領域、写真領域、網点領域
のいずれに属するか判定する（Ｆ２０８）。この判定
は、上記３領域に限定せず、設定値を細かく設け、中間
領域を含む多領域に分割して判定してもよい。この処理
を画像データ全画素に対して施す（Ｆ２０９）。

【００６４】こうして、マスク内の画素の平均濃度値ま
たはそれに基づいた値（２値化の閾値）に応じて補正等
の処理を施す方式としてもよい。これにより、濃度によ
る誤判定（例えば、写真画像の高濃度部）を防ぐことが
可能となる。

【００６５】また、判定制御方式の他の例を以下に説明
する。この制御は、制御の所定条件として注目画素に対
して前複数画素の判定履歴を用い、判定値あるいは所定
境界を補正する方式である。これにより、前歴情報から
注目画素の判定にフィードバックをかけることが可能と
なり、誤判定を防ぐことが可能となる。

【００６６】図２１に示すように、文字は領域の中抜
け、つまり、文字画像の領域判定において、エッジ部は
文字であると判定されても、エッジ部以外の部分は文字
領域であると判定されない場合がある。本方式による
と、このような問題を回避することが可能となる。処理
例としては、注目画素に対して前複数画素の判定履歴を
カウントし、それに応じて、設定所定境界であるＬＵＴ
を切り替える方式である。具体例として、注目画素に対
して前１０画素の判定履歴を参照し、文字領域のカウン
トが５画素以上であれば、文字を重視した境界ＬＵＴ
（文字領域を多く設定した境界ＬＵＴ）に切り替える。

【００６７】図２２は、この領域判定部のブロック図で
ある。この領域判定部は、第４実施形態の領域判定部の
マスクメモリ２００、２値化回路２０１、主走査方向黒
画素計数回路２０２、副走査方向黒画素計数回路２０
３、比較器２０４、最大濃度値検出回路３０５、最小濃
度値検出回路３０６、減算器３０７、主走査方向隣接画
素との差分値総和算出回路４０５、副走査方向隣接画素
との差分値総和算出回路４０６、比較器４０７に加え
て、判定回路６０８、判定結果６１１、前歴カウンタ６
１２、カウント数レジスタ６１３から構成される。判定
回路６０８は、第１の境界ＬＵＴ６０９と第２の境界Ｌ
ＵＴ６１０を含み、第１の境界ＬＵＴ６０９と第２の境
界ＬＵＴ６１０を切り替えることができる。

【００６８】連結度と最大濃度差及び繁雑度の値を算出
するのは、第４実施形態で説明したので、省略する。判
定回路６０８は、通常、第１境界ＬＵＴ６０９により判
定を行い、判定結果を求める。この判定結果は、注目画
素に対して前１０画素分参照して文字領域である画素数
を前歴カウンタ６１２によりカウントし、その結果をカ
ウント数レジスタ６１３に保持する。カウントが５画素
以上であれば、文字を重視した境界ＬＵＴである第２境
界ＬＵＴ６１０により注目画素の判定を行う。

【００６９】こうして、注目画素に対して前複数画素の
判定履歴に応じて適正処理を施すので、前歴情報から注
目画素の判定にフィードバックをかけることが可能とな
り、誤判定を防ぐことが可能となる。そして、マスク内
の画素の平均濃度値または注目画素に対する前複数画素
の判定履歴に応じて、連結度、連結度以外の２特徴量、
あるいは連結度と２特徴量を補正しても、誤判定を防
ぎ、判定精度を向上できる。

【００７０】また、判定のための所定値あるいは所定境
界の補正を行うようにしてもよし、連結度、連結度以外
の２特徴量、判定のための所定値あるいは所定境界をそ
れぞれ組み合わせて補正してもよい。

【００７１】

【発明の効果】本発明によれば、２値に変換することに
より、画素の繋がりが検出でき、文字領域・写真領域・
網点領域はそれぞれある程度の面積を有しているため、
周辺画素を参照することにより、画像の特徴が抽出され
やすくなる。そして、連結度のパラメータにより、それ
ぞれの特徴（文字領域は線の繋がりが多い、網点領域は
同じ長さの繋がりが続く、写真領域は濃度の大きな変化
がない）が抽出され、所定値と比較することにより領域
の分離が可能となるという効果がある。

【００７２】本発明によれば、２値化されたマスク内に
おける黒画素濃度から濃度パラメータを算出し、連結度
と濃度パラメータを特徴量として、該特徴量に基づいて
注目画素の領域判定を行うので、誤判定が減り、判定精
度が向上するという効果がある。また、特徴量による判
定境界の設定次第で、より精度のよい細やかな判定が可
能となる。

【００７３】本発明によれば、連結度、最大濃度差、繁
雑度から判定を行うので、判定精度が向上する。

【００７４】本発明によれば、マスク内の画素濃度の平
均値として、マスク毎に変動させるので、固定閾値では
検出できないような低濃度の文字部、連結画素として抽
出すべきでない高濃度の写真部の判定精度が上がる。

【００７５】本発明によれば、２値化の閾値をマスク内
の画素濃度の平均値に基づいて、領域ごとに連結度に差
がでるように変動させることにより、特徴抽出に適した
値が設定され、マスク内の画素濃度の平均値では分離困
難であった領域（線数の高い網点の中〜高濃度部と文字
部）の分離が可能となる。

【００７６】本発明によれば、マスク内の２値化結果か
ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの黒画素数
を計数し、そのうちの最大値を連結度とするので、縦方
向、横方向の線の検出が可能となる。

【００７７】本発明によれば、マスク内の２値化結果か
ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの連続した
黒画素数を計数し、そのうちの最大値を連結度とするの
で、縦方向、横方向に繋がった線分のみの検出が可能と
なり、より線の検出精度が向上する。

【００７８】本発明によれば、マスク内の２値化結果か
ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの連続黒画
素数を計数し、連続する複数ライン分の結果を加算し、
そのうちの最大値を連結度とするので、縦方向、横方向
に繋がった線分が検出でき、さらに、結果の範囲が複数
倍に広がることから、判定し易くなる。

【００７９】本発明によれば、マスク内の２値化結果か
ら、主走査方向、副走査方向、及び４５°斜め２方向と
もに各ラインの連続黒画素数を計数し、連続する複数ラ
イン分の結果を加算し、そのうちの最大値を連結度とす
るので、縦方向、横方向のみならず、斜め方向に繋がっ
た線分も検出でき、文字の斜め線部分の分離精度が向上
する。

【００８０】本発明によれば、主走査方向、副走査方
向、及び４５°斜め２方向ともに各ラインの連続黒画素
数の計数を行う際、各方向の計数すべき総画素数の差に
応じて正規化を行うので、正方形マスクの場合、１ライ
ンの画素数は、主走査方向と副走査方向とでは同じであ
るが、４５°斜め２方向とは異なることによる差を近似
的に緩和することが可能となる。

【００８１】本発明によれば、マスク内の２値化結果か
ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの連続黒画
素数を計数し、連続する複数ライン分の結果を加算し、
更に、主走査方向、副走査方向それぞれの加算結果の
（最大値−最小値）を求め、そのうちの大きい方を連結
度とするので、文字領域の連結度には影響少なく、網点
領域及び写真領域の連結度が下るので、より分離の精度
が上がる。

【００８２】本発明によれば、マスクが主走査方向と副
走査方向とで画素数が異なる場合、特徴量を正規化する
ので、画素数が異なることによる算出結果の差を近似的
に緩和することが可能となる。

【００８３】本発明によれば、所定条件に適合した場
合、特徴量に応じた判定を補正制御可能とするので、所
望の画素あるいはパラメータにのみ補正等の処理を施す
ことが可能となり、判定精度が更に向上する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる反転現像を採用するディジタル
複写機を示す構成図である。

【図２】第１実施形態の領域判定部のブロック図であ
る。

【図３】マスクメモリに格納されるマスクの説明図であ
る。

【図４】（ａ）〜（ｄ）は、第１の連結度算出方式を示
す説明図である。

【図５】（ａ）〜（ｄ）は、第２の連結度算出方式を示
す説明図である。

【図６】（ａ）〜（ｄ）は、第３の連結度算出方式を示
す説明図である。

【図７】（ａ）及び（ｂ）は、４５°斜め方向の各ライ
ンの連続した黒画素を示すマスクの説明図である。

【図８】第４の連結度算出方式を示す説明図である。

【図９】（ａ）及び（ｂ）は、第６の連結度算出方式を
示す説明図である。

【図１０】第６の連結度算出方式の処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【図１１】第２実施形態の領域判定部のブロック図であ
る。

【図１２】連結度と最大濃度差をパラメータとする２次
元平面上に設定した領域判定の境界を示す説明図であ
る。

【図１３】第３実施形態の領域判定部のブロック図であ
る。

【図１４】連結度と繁雑度をパラメータとする２次元平
面上に設定した領域判定の境界を示す説明図である。

【図１５】第４実施形態の領域判定部のブロック図であ
る。

【図１６】連結度、最大濃度差及び繁雑度をパラメータ
とする３次元平面上に領域判定の境界を示す説明図であ
る。

【図１７】最大濃度差と繁雑度をパラメータとする２次
元平面を、連結度を軸とする３次元平面上に展開した領
域判定の境界を示す説明図である。

【図１８】正規化を行うマスクの説明図である。

【図１９】（ａ）及び（ｂ）は、殆ど黒ベタである写真
画像の３次元空間での分布状態とその補正を示す説明図
である。

【図２０】領域判定制御方式の処理の流れを示すフロー
チャートである。

【図２１】文字は領域の中抜け画像を示す説明図であ
る。

【図２２】領域判定制御を行う領域判定部の一例を示す
ブロック図である。

【符号の説明】

２００ マスクメモリ ２０１ ２値化回路 ２０２ 主走査方向黒画素計数回路 ２０３ 副走査方向黒画素計数回路 ２０４ 比較器 ２０５ 判定回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大槻 正明 大阪府大阪市阿倍野区長池町22番22号 シャープ株式会社内 (56)参考文献 特開 平２−86369（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−227573（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−231387（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−71379（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−298598（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−23443（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−60221（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−253140（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−244409（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−295359（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−234170（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) H04N 1/40 - 1/409 H04N 1/46 H04N 1/60

Claims (10)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記閾値は、前記マスク内の画素の濃度平均値に基づい
   て、特徴量の抽出に適した値にマスク毎に変動させた値
   である ことを特徴とする領域判定装置。
2. 【請求項２】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記連結度算出手段は、前記マスク内の２値化結果か
   ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの黒画素数
   を計数し、そのうちの最大値を連結度とする ことを特徴
   とする領域判定装置。
3. 【請求項３】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、 黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記連結度算出手段は、前記マスク内の２値化結果か
   ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの連続した
   黒画素数を計数し、そのうちの最大値を連結度とする こ
   とを特徴とする領域判定装置。
4. 【請求項４】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記連結度算出手段は、前記マスク内の２値化結果か
   ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの連続黒画
   素数を計数し、連続する複数ライン分の結果を加算し、
   そのうちの最大値を連結度とする ことを特徴とする領域
   判定装置。
5. 【請求項５】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記連結度算出手段は、前記マスク内の２値化結果か
   ら、主走査方向、副走査 方向、及び４５°斜め２方向と
   もに各ラインの連続黒画素数を計数し、連続する複数ラ
   イン分の結果を加算し、そのうちの最大値を連結度とす
   る ことを特徴とする領域判定装置。
6. 【請求項６】 前記主走査方向、副走査方向、及び４５
   °斜め２方向ともに各ラインの連続黒画素数の計数を行
   う際、各方向の計数すべき総画素数の差に応じて正規化
   を行うことを特徴とする請求項５記載の領域判定装置。
7. 【請求項７】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記連結度算出手段は、前記マスク内の２値化結果か
   ら、主走査方向、副走査方向ともに各ラインの連続黒画
   素数を計数し、連続する複数ライン分の結果を加算し、
   更に、主走査方向、副走査方向それぞれの加算結果の
   （最大値−最小値）を求め、そのうちの大きい方とする
   ことを特徴とする領域判定装置。
8. 【請求項８】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 前記連結度を特徴量として、該特徴量に基づいて前記注
   目画素の領域判定を行う領域判定手段と、 を備え、 前記マスクが主走査方向と副走査方向とで画素数が異な
   る場合、前記特徴量を 正規化する ことを特徴とする領域
   判定装置。
9. 【請求項９】 文字部分、写真部分、網点部分を含む多
   領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
   ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
   して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
   黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
   を算出する連結度算出手段と、 ２値化された前記マスク内における黒画素濃度から濃度
   パラメータを算出する濃度パラメータ算出手段と、 前記連結度と前記濃度パラメータを特徴量として、該特
   徴量に基づいて前記注目画素の領域判定を行う領域判定
   手段と、 を備え、 前記濃度パラメータ算出手段は、前記マスク内の主走査
   方向と副走査方向のそれぞれについて、連続する２画素
   の濃度の差の総和を算出し、そのうちの小さいほうを濃
   度パラメータとする ことを特徴とする領域判定装置。
10. 【請求項１０】 文字部分、写真部分、網点部分を含む
    多領域を判定する領域判定装置において、 画像データのうち注目画素を中心とする所定数の画素の
    ブロックをマスクとし、該マスク内の画素を閾値と比較
    して２値化する２値化手段と、 ２値化された前記マスク内における各方向のライン毎の
    黒画素数に基づいて、黒画素の繋がり具合を示す連結度
    を算出する連結度算出手段と、 ２値化された前記マスク内における黒画素濃度から濃度
    パラメータを算出する濃度パラメータ算出手段と、 前記連結度と前記濃度パラメータを特徴量として、該特
    徴量に基づいて前記注目画素の領域判定を行う領域判定
    手段と、 を備え、 前記濃度パラメータ算出手段は、前記マスク内の画素濃
    度の（最大値−最小値）と、前記マスク内の主走査方向
    と副走査方向のそれぞれについて、連続する２画素の濃
    度の差の総和を算出し、そのうちの小さいほうを濃度パ
    ラメータとする ことを特徴とする領域判定装置。