JP3590943B2

JP3590943B2 - Image processing device

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Publication number: JP3590943B2
Application number: JP32273895A
Authority: JP
Inventors: 和正小池
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-12-12
Filing date: 1995-12-12
Publication date: 2004-11-17
Anticipated expiration: 2015-12-12
Also published as: JPH09163145A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字モード、写真モード、および文字／写真モードに適したガンマ補正を行うことができる画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
イメージセンサの特性は、光の反射率に基づいてリニアな階調を持っている。このように画像の階調度は反射率に基づいているが、濃度と反射率の関係は対数（ｌｏｇ）の特性になっているため、反射率が５０％のときでも人間の目には濃度が５０％には見えずに、ｌｏｇ５０（％）に見えることになる。従って、写真モードの場合には、人間の目に正しく見えるように階調変換を行う必要がある。被写体各部の輝度と再現された画像上で対応する部分の輝度を両対数軸上に表した入出力特性を、階調特性と呼んでいる。そして、画像の階調特性の各部における接線の勾配をγ（ガンマ）と呼んでいる。再生画像のコントラストが実際の被写体のコントラストに比較して低いにもかかわらず、それほど不快感がないのは、最適階調再現が原景の相対明度を再現しているからである。テレビ等では、受像管の発光輝度が直線的に変化するように、送信側でガンマ補正を行って送出している。
従来の画像処理装置には、例えば、特開平２−２６８０７４号公報に記載されているように、オペレータの選択によって写真（ハーフトーン）モードと、文字／写真（オート）モードとを選択できるようになっているものがある。上記公報の装置では、文字／写真モードを選択したときには、像域分離処理を備えずに誤差拡散法で２値化することを前提としたデータ変換（ガンマ補正）を行っている。この場合、文字／写真モードでは、所定値以上の濃度データを全白の濃度データに変換することにより、文字と写真が混在する画像に対しても、解像度および階調性の優れた画像を再現できるようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像処理では、文字モード（文字原稿に最も適した処理を行う）と写真モード（グラビアや写真原稿に最も適した処理を行う）があり、さらにその中間的なモードとして文字／写真モードがある。そして、文字／写真モードでは、文字と写真とが混在した画像に対して、文字と写真をそれぞれ像域分離して処理せずに、画像全面に対して同じように誤差拡散法により２値化していた。
誤差拡散法は、ハーフトーンのアルゴリズムの１つであるが、文字像域と写真像域とを分離せずに処理すると、文字または写真のいずれか一方は必ず適切な処理が行われなくなるため、画質は低下することになる。
そこで、本発明の第１の目的は、このような従来の課題を解決し、文字モード、写真モード、および文字／写真モードのいずれにも適したガンマ補正を行い、分離性質と絵柄部の画質を両立させることが可能な画像処理装置を提供することにある。
また、本発明の第２の目的は、絵柄部の処理に誤差拡散法を用いる装置において、濃度補正により画質を向上させることが可能な画像処理装置を提供することにある。
さらに、本発明の第３の目的は、絵柄部の処理にディザ法を用いる装置において、濃度補正により画質を向上させることが可能な画像処理装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、 (1) 原稿を白黒多値で読み取るスキャナ部と、読み取った画像データを一時的に保存するメモリと、２値画像を出力する出力部とを備えた画像処理装置において、上記スキャナ部の次段に接続されて、白黒多値画像にガンマ補正を行い、文字モードのときにはガンマ補正なしのリニアな直線を、写真モードのときには全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が対数曲線を、文字または写真モードのときには全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が直線の各ガンマカーブを備えたガンマ補正手段と、該ガンマ補正手段により補正された多値画像を入力し、原稿の文字部と絵柄部とを判別する像領分離手段と、該ガンマ補正手段により補正された多値画像を入力し、多値画像を文字原稿に適した２値の文字処理画像に変換する文字処理手段と、該ガンマ補正手段により補正された多値画像を入力し、多値画像を絵柄原稿に適した２値の絵柄処理画像に変換する絵柄処理手段と、上記像領分離手段で文字部と判別された場合は文字処理画像を選択し、絵柄部と判別された場合は絵柄処理画像を選択して、画像合成を行う合成手段とを備え、上記絵柄処理手段は、文字または写真モードの場合には、濃度補正演算を組み込んだ絵柄演算を行い、また写真モードの場合には、濃度補正演算が無しの絵柄処理を行うことを特徴としている。
(2) また、前記絵柄処理手段は、絵柄処理を誤差拡散法で行い、濃度補正演算は入力データに対して予め定められた式を用いて補正演算を行うことも特徴としている。
(3) また、前記絵柄処理手段は、絵柄処理をディザ法で行い、濃度補正演算は閾値に対して予め用意された閾値マトリクスを用いて補正演算を行うことも特徴としている。
(4) また、前記絵柄処理手段は、絵柄処理をディザ法で行い、標準的な閾値のマトリクスと予め補正された閾値のマトリクスとを備え、写真モードの場合には、上記標準的な閾値のマトリクスを選択し、文字または写真モードの場合には、上記補正された閾値のマトリクスを選択することも特徴としている。
【０００５】
【発明の実施の形態】
本発明の一実施例においては、読み取る原稿に応じて、写真モード、文字モード、文字／写真モードを任意設定する切り換えスイッチを備えて、写真モードが選択された場合には絵柄処理画像を出力し、文字／写真モードが選択された場合には絵柄処理画像と文字処理画像の合成画像を出力し、文字モードが選択された場合には文字処理画像を出力する。
これにより、文字モード、写真モードおよび文字／写真モードのいずれにも適したガンマ補正を行うことができ、特に文字／写真モードに像域分離処理を備えた装置で、分離性能と絵柄部の画質とを両立させることができる。
絵柄部の処理に誤差拡散法を用いる場合には、濃度補正による画質向上を図り、ディザ法を用いる場合にも、濃度補正による画質の向上を図ることができる。
【０００６】
【実施例】
以下、本発明の実施例を、図面により詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施例を示す画像処理装置のシステム構成図である。
図１において、スキャナ部１はイメージセンサおよびＡ／Ｄ変換装置を備え、原稿を多値画像に読取る装置であり、メモリ２は画像データを一時的に保持する装置であり、ガンマ補正部３は多値画像にガンマ補正を行う装置であり、像域分離部４は原稿の文字部と絵柄部とを判別する装置であり、文字処理部５は文字原稿に適した２値化処理を行う装置である。また、絵柄処理部６は絵柄原稿に適した２値化処理を行う装置であり、合成部７は像域分離部４の判別結果が文字部の場合には文字処理画像を選択し、絵柄部の場合には絵柄処理画像を選択して合成画像を作成する装置であり、通信部８は２値画像を送受信するＧ３ファクシミリ等の通信装置であり、プリンタ９は２値画像を出力するプリンタ装置であり、制御部１０は本システム全体の制御を行う装置である。
本実施例では、文字／写真モードに像域分離処理を備えることにより、分離性能と絵柄部の画質を両立させている。そのために、新たに像域分離部４と文字処理部５と絵柄処理部６と合成部７とを設けている。
【０００７】
図２は、図１におけるハードウェア構成を起動順に結合した機能ブロック例の図である。
図２におけるモード選択１１は、オペレーションパネル（図示省略）に配置された選択スイッチの操作により、文字、写真、文字／写真の各モードが任意に選択される。選択された各モードは、ガンマ補正部３および合成部７に出力されて、ガンマ補正処理および合成処理の際のモード指定に用いられる。スキャナ部１で読み取った多値画像は、ガンマ補正部３で、モード選択１１で選択された各モードに適したガンマ補正が行われる。ガンマ補正部３で補正された出力は、それぞれ像域分離部４と文字処理部５と絵柄処理部６に送出される。像域分離部４では、原稿の文字部と絵柄部とを判別して、その判別結果を合成部７に送出する。また、文字処理部５では、スレッシュ処理等で２値化して文字処理画像を作成し、合成部７に送出する。スレッシュ処理では、多値のデータ（例えば８ビット）の場合、０〜２５５の階調を持っているが、文字原稿は白と黒しかないので、中央の１２８以上は黒、１２８未満は白というように閾値を設けて２値化する。
また、絵柄処理部６では、誤差拡散法やディザ法で２値化して絵柄画像を作成し、合成部７に送出する。合成部７では、モード選択１１からの指示出力により、文字モードならば文字処理部５からの出力である文字処理画像を常に選択して出力し、写真モードならば絵柄処理部６からの出力である絵柄処理画像を常に選択して出力し、さらに文字／写真モードならば、像域分離部４からの像域分離結果が文字部の場合には文字処理画像を選択し、像域分離結果が絵柄部の場合には絵柄処理画像を選択して、合成画像を生成した後、これを出力する。像域分離部４は、１画素単位で絵柄部または文字部に分離する。各モードに応じた画像が、出力１２から通信部８またはプリンタ９に出力される。
これにより、文字／写真モードでは、像域分離処理を行うことにより分離性能と絵柄部の画質の両立を図ることができる。
【０００８】
図３、図４および図５は、図２におけるガンマ補正の第１の実施例を示す入出力特性図である。
図２の機能ブロックにおけるガンマ補正部３では、文字モードのときには図３に示すようなリニアに変化する直線のガンマ補正を行い、写真モードのときには図４に示すような絵柄処理に適した全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が対数曲線であるガンマ補正を行い、文字／写真モードのときには図５に示すような全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が直線であるようなガンマ補正を行う。
全白と全黒の濃度領域を確保する理由は、最初から対数あるいは直線で変換すると、スキャナからのノイズが多少乗って黒が白っぽくなるので、ノイズを抑えてきれてな黒にするために全黒および全白領域を確保する。また、図５の文字／写真モードのときには、文字が劣化しないように中間を直線にしているが、これは写真モードに最適ではないが文字を優先して処理を行うためである。
これにより、文字のエッジを検出する像域分離処理の分離性能と、絵柄部の画質を両立させることができる。
【０００９】
図６は、図２におけるガンマ補正の第２の実施例を示す入出力特性図である。
図２の機能ブロックにおけるガンマ補正部３では、文字モードのときには図３に示すような直線のガンマ補正を行い、写真モードのときには図４に示すような絵柄処理に適した全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が対数曲線であるガンマ補正を行い、文字／写真モードのときには図５に示すような全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が直線であるガンマ補正を行う。ここまでの処理は、第１の実施例と同じである。
第２の実施例が第１の実施例と異なる点は、文字／写真モードのとき、絵柄処理部６において、絵柄処理を行う際に図６に示すような濃度補正演算を行うことである。つまり、第２の実施例の特徴は、絵柄処理部６の処理にある。図６の細線は入力特性であり、太線は出力特性である。例えば、絵柄処理部６に図５に示すガンマの多値画像データが入力したときには、図６のガンマとなる絵柄処理画像を出力する。図６のガンマは、太線のような折線の特性曲線である。絵柄処理部６で、ハーフトーンの処理を行う場合には、ガンマ補正を含むような処理を行って濃度を少しでも薄くするような処理をする。
すなわち、第１の実施例では、中間濃度部のガンマが直線となっているため、絵柄部の画質がやや暗目となっている。そこで、第２の実施例では、図６のように、絵柄処理部６で絵柄処理と同時に簡易な濃度補正を行うことにより、絵柄部の画質を第１の実施例よりも向上する（請求項１参照）。
【００１０】
図７は、本発明の第３の実施例を示す濃度補正演算の説明図である。
第３の実施例では、第２の実施例の絵柄処理を誤差拡散法で行い、入力濃度に対して濃度補正演算を行う。図７は、誤差拡散法のＦｌｐｙｄａｎｄＳｔｅｉｎｂｅｒｇの拡散フィルタである。図７の＊が注目画素であり、注目画素に対して誤差拡散法の演算を行って、剰余が出たときに配分比率が３：５：１：７に振り分けることを意味している。例えば、画素座標（ｉ，ｊ）の６４階調の入力濃度をｘ（０＝白、６３＝黒）、変数をａ、拡散フィルタをμ _ｋｌ、誤差をｅ、閾値をＴ、出力をｙとすると、次の式で表される。
【数１】

なお、上式（１）は入力濃度ｘ_ｉｊに簡易な濃度補正演算でｘ_ｉｊ’を求める。すなわち、注目画素の階調度６３を２で除算した値から濃度を薄める処理を行う（請求項２参照）。
また、上記（２）はｘ_ｉｊ”で誤差拡散演算を行っている。すなわち、Σμが配分する値を全部加算したもの（具体的には１６）であり、次の項での演算の余りを３／１６，５／１６，１／１６，７／１６の配分比率で受取るための式である。変数ａ＝２とすると、図５のガンマが図６に変換される。つまり、ａ＝２のとき図６の出力（太線）のようになるので、ａ＝３以上にすれば、されに出力（太線）が下方に大きく曲げられることになる。なお、ｅ（誤差）は、黒に満たないものから６３を差し引いた値、および白の値自体の値となる。
このように、第２の実施例の装置において絵柄処理が誤差拡散法の場合、第３の実施例のように、図７に示す配分比率で入力濃度に補正演算を行ってガンマを変更し、絵柄部の画質を向上することができる（請求項２参照）。
【００１１】
図８は、本発明の第４の実施例を示す多値画像を２値化するためのマトリクスの図である。
第４の実施例では、図５の第２の実施例において絵柄処理がディザ法で行われ、閾値に対して濃度補正演算を行う。ディザ法では、図８に示すようなマトリクスの閾値データで多値画像を２値化する。例えば、６４階調の入力濃度をｘ（０＝白、６３＝黒）、マトリクスからの閾値をＴ_ｍｎ、変数をａ、出力をｙとすると、次の式で表される。
【数２】

第３の実施例の誤差拡散法では入力データ側から直接演算されているため、式（１）のようにｘ_ｉｊからの減算であったが、第４の実施例のディザ法では閾値側からの演算であるため、式（３）のようにｘ_ｉｊに対して逆に加算される。そして、Ｔ_ｍｎが大きくなればなるほど白になる確率が高くなるため、薄くなることになる。例えば、図８はドット集中型にしているので、マトリクスの中心が黒になり易い特徴を有している。
なお、上式（３）は、閾値Ｔ_ｍｎに簡易な濃度補正演算でＴ_ｍｎ’を求めるものである。また、上式（４）は、Ｔ_ｍｎ’でディザ演算を行っている。変数ａ＝２とすると、図５のガンマが図６に変換される。この場合にも、ａ＝２のとき図６の出力（太線）のようになるので、ａ＝３以上にすれば、さらに出力（太線）が下方に大きく曲げられることになる。なお、ｅ（誤差）は、黒白ともにｘ_ｉｊ”自体の値となる。
このように、第４の実施例では、第２の実施例（図６）の装置において絵柄処理がディザ法の場合には、閾値データに補正演算を行ってガンマを変更するので、絵柄部の画質を向上することができる（請求項３参照）。
【００１２】
図９は、本発明の第５の実施例を示す多値画像を２値化するための閾値マトリクスの図である。
図６に示す第２の実施例の絵柄処理がディザ法で行われ、閾値用のマトリクスデータを複数備えて、モードに応じて選択する。例えば、絵柄処理部６が、図８と図９の２つのマトリクスデータを具備している場合、写真モードならば図８を選択し、文字／写真モードならば図９を選択する。図９は、図８の閾値データが上式（２）（ａ＝２）で予め補正されたもので、図５のガンマが図６のガンマとなる。図９のマトリクスは、閾値を予め式（３）の演算を行って作成されたものである。すなわち、第５の実施例では、絵柄処理部６に式（３）を実行する演算部を持っていないが、既に演算の結果を持ったマトリクス（図９）を具備している。文字／写真モードの場合には、第４の実施例の場合の演算の結果と同じ結果となる。
これにより、第５の実施例では、第２の実施例で絵柄処理がディザ法の場合には、予め補正した閾値のマトリクスデータを用いてガンマを変更するので、絵柄部の画質を向上することができる（請求項４参照）。
【００１３】
図１０は、本発明の第６の実施例を示す機能ブロック図である。
スキャナ部１で読み取った多値画像は、ガンマ補正なしのリニアなままで、像域分離部４、文字処理部５、絵柄処理部１３で処理される。絵柄処理部１３に含まれるガンマ補正部１４は、絵柄処理を行う際に濃度補正演算を行う装置である。すなわち、ガンマ補正部１４は、モードによらず、常に全白および全黒濃度領域を確保して中間濃度部が対数曲線であるガンマカーブを具備している。
合成部７、モード選択部１１、出力部１２は、図２のブロック図と同じである。
図２および図６に示す第２の実施例では、簡易な濃度補正を行っているため、絵柄処理部６で最適なガンマに変換することができなかった。また、カラーやグレーの低コントラスト文字のエッジは低濃度となるため、絵柄画像のために確保した全白領域内となってしまうことがあり、この低コントラスト文字の分離性能が悪くなる。
第６の実施例では、像域用離部４ではガンマ補正なしのリニアなデータで像域分離を行っているため、低コントラスト文字でも分離性能は向上し、また絵柄処理部１３では絵柄部に最適なガンマ補正を行っているため、絵柄部の画質も向上する。また、各モードに応じてガンマカーブを選択する必要がなく、１つのガンマカーブを備えればよいので、コストアップにならない利点がある。
【００１４】
次に、本発明の第７の実施例について説明する。
前記の第６の実施例（図１０）の絵柄処理が誤差拡散法で行われ、入力濃度に対してガンマ補正演算を行う。例えば、画素座標（ｉ，ｊ）の６４階調の入力濃度をｘ（０＝白、６３＝黒）、オフセットをＦ、拡散フィルタをμ_Ｋ１、誤差をｅ、閾値をＴ、出力をｙとすると、次式のように表される。
【数３】

上式（５）では、入力濃度ｘ_ｉｊに近似演算でガンマ補正されたｘ_ｉｊ”’を求めている。
上式（６）では、ｘ_ｉｊ”’で誤差拡散演算を行っている。すなわち、前述の図６に示す第２の実施例の場合には、単なる濃度減算を行っているが、本実施例では近似演算で対数演算を行っており、ｘ_ｉｊ’が２より小さいときには、図４の急駿な立上りを８・ｘ_ｉｊで近似させ、４より小さいときには、やや急駿の４・ｘ_ｉｊ＋６で近似させ、８より小さいときには、緩やかな傾斜を２・ｘ_ｉｊ＋１３で近似させている。
式（５）では、オフセットＦ＝５とすると、ほぼ図４のガンマ補正が行われる。
このように、第７の実施例では、第６の実施例の装置（図１０）において、絵柄処理が誤差拡散法の場合には、入力濃度に近似演算によるガンマ補正を行い、絵柄部の画質を向上している。
【００１５】
次に、本発明の第８の実施例について説明する。
第８の実施例では、第６の実施例（図１０）の絵柄処理がディザ法で行われ、閾値に対してガンマ補正演算を行っている。例えば、画素座標（ｉ，ｊ）の６４階調の入力濃度をｘ（０＝白、６３＝黒）、マトリクスからの閾値をＴ_ｍｎ、変数をａ、出力をｙとすると、次の式で表される。
【数４】

なお、上式（７）では、閾値Ｔ_ｍｎに近似演算によるガンマ補正でＴ_ｍｎ”を求めている。また、上式（８）では、Ｔ_ｍｎ”でディザ演算を行っている。式（７）では、オフセットＦ＝４とすると、ほぼ図４のガンマ補正が行われる。図１０では、ガンマ補正部１４において、式（７）（８）のガンマ補正演算を行う。
このように、第８の実施例においては、第６の実施例（図６）の装置で、絵柄処理がディザ法の場合には、閾値データに近似演算によるガンマ補正を行っているので、絵柄部の画質を向上することができる。
【００１６】
図１１は、本発明の第９の実施例を示す多値画像を２値化するための閾値マトリクスの図である。
第９の実施例では、第６の実施例（図１０）の絵柄処理がディザ法で行われ、予めガンマ補正された閾値用のマトリクスデータを備えている。例えば、図１１のマトリクスデータは、ガンマ補正無しのリニアな入力データに、図４のガンマ補正を行ってディザ画像を出力する。つまり、絵柄処理部１３の内部でガンマ補正をマトリクスにより行い、ガンマ補正部１４では何も行わない。このマトリクスによる補正の結果は、式（７）（８）による補正結果と同じである。
これにより、第９の実施例では、第６の実施例（図１０）において、絵柄処理がディザ法の場合に、予めガンマ補正した閾値のマトリクスデータを用いるので、絵柄部の画質を向上することができる。
【００１７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、文字のエッジを検出する像域分離処理の分離性能と、絵柄部の画質を両立させることができる。また、絵柄処理が誤差拡散法の場合には入力濃度に補正演算を行い、ディザ法の場合には閾値のマトリクスデータを用いて、それぞれガンマを変更することにより、絵柄部の画質を向上することができる。また、近似演算によるガンマ補正を行って、絵柄部の画質を向上できる。さらに、像域分離処理をガンマ補正なしのリニアなデータで行うことにより、低コントラスト文字でも分離性能を向上させ、各モードに応じてガンマカーブを選択する必要がなく、１つのガンマカーブのみを備えるだけでよいので、コストアップを抑止できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す画像処理装置のブロック図である。
【図２】図１における機能ブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施例を示す文字モードに対するガンマ補正部の入力／出力特性図である。
【図４】同じく、第１の実施例を示す写真モードに対するガンマ補正部の絵柄処理の入力／出力特性図である。
【図５】同じく、第１の実施例を示す文字／写真モードに対するガンマ補正部の絵柄処理の入力／出力特性図である。
【図６】本発明の第２の実施例を示す絵柄処理部における入力／出力特性図である。
【図７】本発明の第３の実施例を示す誤差拡散法の拡散フィルタの図である。
【図８】本発明の第４の実施例を示す多値画像を２値化するマトリクスの閾値データの図である。
【図９】本発明の第５の実施例を示す多値画像を２値化するマトリクスの閾値データの図である。
【図１０】本発明の第６の実施例を示す画像処理装置の機能ブロック図である。
【図１１】本発明の第９の実施例を示す絵柄処理部の多値画像を２値化するマトリクスの閾値データの図である。
【符号の説明】
１…スキャナ部、２…メモリ、３…ガンマ補正部、４…像域分離部、
５…文字処理部、６…絵柄処理部、７…合成部、８…通信部、９…プリンタ、
１０…制御部、１１…モード選択、１２…出力部、１３…絵柄処理部、
１４…ガンマ補正部。[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to an image processing apparatus capable of performing gamma correction suitable for a character mode, a photograph mode, and a character / photo mode.
[0002]
[Prior art]
The characteristics of the image sensor have a linear gradation based on the light reflectance. As described above, the gradient of an image is based on the reflectance. However, since the relationship between the density and the reflectance has a logarithmic (log) characteristic, even when the reflectance is 50%, the density is not recognized by human eyes. It does not look like 50% but looks like log 50 (%). Therefore, in the case of the photograph mode, it is necessary to perform the gradation conversion so that it can be correctly seen by human eyes. The input / output characteristic in which the luminance of each part of the subject and the luminance of the corresponding part on the reproduced image are represented on a log-log axis is called a gradation characteristic. The gradient of the tangent line in each part of the gradation characteristics of the image is called γ (gamma). Despite the fact that the contrast of the reproduced image is lower than the contrast of the actual subject, there is not so much discomfort because the optimal gradation reproduction reproduces the relative brightness of the original scene. In a television or the like, the transmitting side performs gamma correction on the transmitting side so that the light emission luminance of the picture tube changes linearly, and transmits the result.
A conventional image processing apparatus is designed so that a photograph (halftone) mode and a text / photo (auto) mode can be selected by an operator as described in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2-26874. Some have become. In the apparatus disclosed in the above publication, when the character / photograph mode is selected, data conversion (gamma correction) is performed on the assumption that binarization is performed by an error diffusion method without providing an image area separation process. In this case, in the character / photo mode, by converting density data of a predetermined value or more into all-white density data, an image with excellent resolution and gradation can be reproduced even for an image in which characters and photos are mixed. I can do it.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
In the conventional image processing, there are a character mode (performs a process most suitable for a text original) and a photograph mode (performs a process most suitable for a gravure or a photo original), and a character / photo mode is an intermediate mode. is there. In the character / photo mode, for an image in which characters and photos are mixed, the characters and the photos are not separated into image areas and processed, but are binarized by the error diffusion method in the same manner for the entire image. I was
The error diffusion method is one of the halftone algorithms. However, if the processing is performed without separating the character image area and the photographic image area, either the character or the photograph will not always be properly processed. Image quality will be degraded.
Therefore, a first object of the present invention is to solve such a conventional problem, perform gamma correction suitable for any of the character mode, the photograph mode, and the character / photo mode, and achieve the separation property and the image quality of the picture portion. It is an object of the present invention to provide an image processing apparatus capable of satisfying both.
A second object of the present invention is to provide an image processing apparatus which uses an error diffusion method for processing a picture portion and which can improve image quality by density correction.
Further, a third object of the present invention is to provide an image processing apparatus capable of improving image quality by density correction in an apparatus using a dither method for processing a picture portion.
[0004]
[Means for Solving the Problems]
An image processing apparatus according to the present invention includes: (1) an image processing apparatus including: a scanner unit that reads an original in black and white multi-valued; a memory that temporarily stores read image data; and an output unit that outputs a binary image. Is connected to the next stage of the scanner unit to perform gamma correction on a black-and-white multi-valued image, secure a linear straight line without gamma correction in the character mode, and secure all white and black density areas in the photo mode. Gamma correction means having a logarithmic curve for the intermediate density part and all white and black density areas in the character or photo mode, and the intermediate density part having linear gamma curves, and gamma correction means. Inputting the multi-valued image, inputting the multi-valued image corrected by the gamma correction unit, and converting the multi-valued image suitable for a character document. Value character Character processing means for converting the multi-valued image corrected by the gamma correction means, and converting the multi-valued image into a binary pattern processed image suitable for a pattern original; A combining unit that selects a character processing image when the character is determined to be a character part by the area separating unit, and selects a pattern processing image when it is determined to be a pattern part, and synthesizes the image. In the case of the character mode or the photograph mode, a pattern calculation incorporating a density correction operation is performed, and in the case of the photograph mode, a pattern process without the density correction operation is performed.
(2) Further , the picture processing means performs the picture processing by an error diffusion method, and the density correction calculation performs a correction calculation on the input data using a predetermined formula.
(3) Further , the picture processing means performs the picture processing by a dither method, and the density correction calculation is performed by using a threshold matrix prepared for the threshold value in advance.
(4) The picture processing means performs the picture processing by a dither method, and includes a matrix of standard thresholds and a matrix of thresholds corrected in advance. It is also characterized in that a matrix is selected, and in the case of the character or photo mode, a matrix of the corrected threshold is selected.
[0005]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
In one embodiment of the present invention, a changeover switch for arbitrarily setting a photograph mode, a character mode, and a character / photo mode according to a document to be read is provided. When the photograph mode is selected, a picture processing image is output. When the character / photo mode is selected, a composite image of the picture processing image and the character processing image is output, and when the character mode is selected, the character processing image is output.
This makes it possible to perform gamma correction suitable for any of the character mode, the photo mode, and the character / photo mode. In particular, in a device provided with an image area separation process in the character / photo mode, the separation performance and the image quality of the picture portion are improved. And can be compatible.
When the error diffusion method is used for the processing of the picture portion, the image quality can be improved by the density correction, and also when the dither method is used, the image quality can be improved by the density correction.
[0006]
【Example】
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a system configuration diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
In FIG. 1, a scanner unit 1 includes an image sensor and an A / D converter, is a device that reads a document into a multivalued image, a memory 2 is a device that temporarily holds image data, and a gamma correction unit 3 is a device that temporarily stores image data. An apparatus for performing gamma correction on a multi-valued image, an image area separating section 4 is an apparatus for discriminating a character portion and a picture portion of an original, and a character processing section 5 is an apparatus for performing a binarizing process suitable for a character original. It is. The picture processing unit 6 is a device for performing a binarization process suitable for a picture document, and the synthesizing unit 7 selects a character processed image when the determination result of the image area separation unit 4 is a text part, and In the case of (1), the image processing apparatus is a device for selecting a pattern processing image to create a composite image. The control unit 10 is a device that controls the entire system.
In the present embodiment, by providing an image area separation process in the character / photograph mode, the separation performance and the image quality of the picture portion are compatible. For this purpose, an image area separating section 4, a character processing section 5, a picture processing section 6, and a synthesizing section 7 are newly provided.
[0007]
FIG. 2 is a diagram of an example of a functional block in which the hardware configurations in FIG. 1 are combined in the order of startup.
In a mode selection 11 in FIG. 2, each mode of text, photo, text / photo is arbitrarily selected by operating a selection switch arranged on an operation panel (not shown). Each selected mode is output to the gamma correction unit 3 and the synthesizing unit 7 and used for mode designation in the gamma correction process and the synthesis process. The multi-valued image read by the scanner unit 1 is subjected to gamma correction suitable for each mode selected by the mode selection 11 in the gamma correction unit 3. The output corrected by the gamma correction unit 3 is sent to an image area separation unit 4, a character processing unit 5, and a picture processing unit 6, respectively. The image area separating section 4 discriminates between the character portion and the picture portion of the document, and sends the discrimination result to the synthesizing section 7. The character processing unit 5 creates a character-processed image by binarizing the image using a threshold process or the like, and sends the image to the synthesizing unit 7. In the threshold processing, multi-valued data (for example, 8 bits) has gradations of 0 to 255. However, since a character document has only white and black, 128 or more at the center is called black and less than 128 is called white. In this way, a threshold value is provided for binarization.
Further, the picture processing unit 6 creates a picture image by binarizing it by an error diffusion method or a dither method, and sends it to the synthesizing unit 7. The synthesizing unit 7 always selects and outputs a character-processed image output from the character processing unit 5 in the character mode according to the instruction output from the mode selection 11, and outputs the character-processed image in the photograph mode in the pattern processing unit 6. A certain pattern processing image is always selected and output. Further, in the character / photograph mode, if the image area separation result from the image area separation unit 4 is a character part, the character processing image is selected, and the image area separation result is displayed. In the case of a picture portion, a picture processing image is selected, a composite image is generated, and this is output. The image area separation unit 4 separates the image area into picture parts or character parts in units of one pixel. An image corresponding to each mode is output from the output 12 to the communication unit 8 or the printer 9.
Thus, in the character / photo mode, by performing the image area separation processing, it is possible to achieve both the separation performance and the image quality of the picture portion.
[0008]
FIGS. 3, 4 and 5 are input / output characteristic diagrams showing a first embodiment of the gamma correction in FIG.
The gamma correction unit 3 in the functional block of FIG. 2 performs gamma correction of a linearly changing straight line as shown in FIG. 3 in the character mode, and all white suitable for picture processing as shown in FIG. And a gamma correction in which the intermediate density portion is a logarithmic curve while securing the entire black density region, and in the text / photo mode, secures the all white and all black density regions as shown in FIG. Gamma correction is performed.
The reason for securing the all-white and all-black density areas is that if converted from logarithm or straight line from the beginning, the noise from the scanner rides somewhat and the black becomes whitish. Secure black and all white areas. In the text / photo mode of FIG. 5, the middle is made a straight line so that the text is not degraded. This is not optimal for the photo mode, but is performed with priority given to text.
Thus, the separation performance of the image area separation processing for detecting the character of an edge, Ru can be made compatible picture quality of a picture portion.
[0009]
FIG. 6 is an input / output characteristic diagram showing a second embodiment of the gamma correction in FIG.
The gamma correction unit 3 in the functional block of FIG. 2 performs gamma correction of a straight line as shown in FIG. 3 in the character mode, and all white and black densities suitable for picture processing as shown in FIG. Gamma correction in which the area is secured and the intermediate density part is a logarithmic curve is performed, and in the character / photograph mode, all white and all black density areas are secured as shown in FIG. I do. The processing up to this point is the same as in the first embodiment.
The second embodiment is different from the first embodiment in that, in the character / photo mode, the picture processing unit 6 performs a density correction calculation as shown in FIG. 6 when performing picture processing. That is, the feature of the second embodiment lies in the processing of the picture processing unit 6. The thin line in FIG. 6 is the input characteristic, and the thick line is the output characteristic. For example, when the gamma multi-value image data shown in FIG. 5 is input to the picture processing section 6, the picture processing image having the gamma shown in FIG. 6 is output. Gamma in FIG. 6 is a characteristic curve of a broken line such as a thick line. When performing halftone processing in the picture processing section 6, processing including gamma correction is performed to reduce the density even slightly.
That is, in the first embodiment, since the gamma of the intermediate density portion is a straight line, the image quality of the picture portion is slightly dark. Therefore, in the second embodiment, as shown in FIG. 6, by performing at the same time simple density correction and picture processed by the picture processing unit 6, to improve the quality of picture portions than the first embodiment (claim 1 ).
[0010]
FIG. 7 is an explanatory diagram of the density correction calculation according to the third embodiment of the present invention.
In the third embodiment, the picture processing of the second embodiment is performed by an error diffusion method, and a density correction operation is performed on the input density. FIG. 7 shows a diffusion filter of Flpyd and Steinberg of the error diffusion method. In FIG. 7, * is the target pixel, which means that the error diffusion method is performed on the target pixel, and when the remainder appears, the distribution ratio is distributed to 3: 5: 1: 7. For example, the input density of 64 gradations of pixel coordinates (i, j) is x (0 = white, 63 = black), the variable is a, the diffusion filter is μ _kl , the error is e, the threshold is T, and the output is y. Then, it is expressed by the following equation.
(Equation 1)

In the above equation (1), x _ij ′ is obtained by a simple density correction operation for the input density x _ij . That is, a process of reducing the density from the value obtained by dividing the gradient 63 of the target pixel by 2 is performed ( see claim 2 ).
In the above (2), the error diffusion operation is performed using x _ij ”. That is, the error diffusion operation is obtained by adding all the values distributed by Σμ (specifically, 16). This is an expression for receiving at distribution ratios of 3/16, 5/16, 1/16, and 7/16. If the variable a = 2, the gamma of FIG. In this case, the output (thick line) is as shown in Fig. 6. Therefore, if a = 3 or more, the output (thick line) will be greatly bent downward. The value is the value obtained by subtracting 63 from the value that is not present, and the value of the white value itself.
As described above, when the image processing is the error diffusion method in the apparatus of the second embodiment, as in the third embodiment, the gamma is changed by performing the correction operation on the input density at the distribution ratio shown in FIG. The image quality of the picture portion can be improved ( see claim 2 ).
[0011]
FIG. 8 is a diagram of a matrix for binarizing a multi-valued image according to the fourth embodiment of the present invention.
In the fourth embodiment, the pattern processing is performed by the dither method in the second embodiment of FIG. 5, and the density correction calculation is performed on the threshold value. In the dither method, a multivalued image is binarized using threshold data of a matrix as shown in FIG. For example, when the input density of 64 gradations is x (0 = white, 63 = black), the threshold value from the matrix is T _mn , the variable is a, and the output is y, the following expression is obtained.
(Equation 2)

In the error diffusion method of the third embodiment, since the calculation is performed directly from the input data side, the subtraction from x _ij is performed as in Expression (1). However, in the dither method of the fourth embodiment, the subtraction from the threshold side is performed. _Is added to x _ij inversely as in equation (3). Then, the greater the value of _Tmn , the higher the probability of whitening, and thus the thinner the film becomes. For example, in FIG. 8, since the dot concentration type is used, the center of the matrix tends to be black.
Note that the above equation (3) is for _obtaining T _mn ′ by a simple density correction calculation for the threshold value T _mn . In the above equation (4), dither operation is performed at T _mn ′. Assuming that the variable a = 2, the gamma of FIG. 5 is converted to that of FIG. In this case as well, when a = 2, the output (thick line) in FIG. 6 is obtained. Therefore, when a = 3 or more, the output (thick line) is further bent downward. Note that e (error) is the value of x _ij ″ itself for both black and white.
As described above, in the fourth embodiment, when the picture processing is the dither method in the apparatus of the second embodiment (FIG. 6), the gamma is changed by performing the correction operation on the threshold data, so that the The image quality can be improved ( see claim 3).
[0012]
FIG. 9 is a diagram of a threshold matrix for binarizing a multivalued image according to the fifth embodiment of the present invention.
The picture processing of the second embodiment shown in FIG. 6 is performed by the dither method, a plurality of matrix data for threshold values are provided, and selection is made according to the mode. For example, when the picture processing unit 6 has the two matrix data shown in FIGS. 8 and 9, if the picture mode is selected, FIG. 8 is selected, and if the text / photo mode is selected, FIG. 9 is selected. FIG. 9 shows the threshold data of FIG. 8 corrected in advance by the above equation (2) (a = 2), and the gamma of FIG. 5 becomes the gamma of FIG. The matrix in FIG. 9 is created by previously performing the calculation of Expression (3) for the threshold. That is, in the fifth embodiment, the picture processing unit 6 does not have a calculation unit for executing the equation (3), but has a matrix (FIG. 9) already having a calculation result. In the case of the character / photo mode, the result is the same as the result of the calculation in the fourth embodiment.
Thus, in the fifth embodiment, when the pattern processing is the dither method in the second embodiment, the gamma is changed using the matrix data of the threshold value corrected in advance, so that the image quality of the pattern portion can be improved. ( See claim 4 ).
[0013]
FIG. 10 is a functional block diagram showing a sixth embodiment of the present invention.
The multi-valued image read by the scanner unit 1 is processed by the image area separation unit 4, the character processing unit 5, and the picture processing unit 13 while being linear without gamma correction. The gamma correction unit 14 included in the picture processing unit 13 is a device that performs a density correction calculation when performing picture processing. That is, the gamma correction unit 14 has a gamma curve in which an all-white and all-black density area is always secured and an intermediate density part is a logarithmic curve regardless of the mode.
The synthesizing unit 7, the mode selecting unit 11, and the output unit 12 are the same as those in the block diagram of FIG.
In the second embodiment shown in FIGS. 2 and 6, since the simple density correction is performed, the picture processing unit 6 cannot convert the image data into the optimum gamma. In addition, since the edge of a low-contrast character such as color or gray has a low density, the edge may be in an all-white area reserved for a picture image, and the separation performance of the low-contrast character deteriorates.
In the sixth embodiment, since the image area separation unit 4 performs image area separation using linear data without gamma correction, separation performance is improved even for low-contrast characters. Since the optimum gamma correction is performed, the image quality of the picture portion is also improved. Moreover, it is not necessary to select a gamma curve according to each mode, since it is Sonaere one gamma curve, advantages there Ru as not to cost.
[0014]
Next, a seventh embodiment of the present invention will be described.
The image processing of the sixth embodiment (FIG. 10) is performed by an error diffusion method, and a gamma correction operation is performed on the input density. For example, the input density of x64 (0 = white, 63 = black), the offset is F, the diffusion filter is μ _K1 , the error is e, the threshold is T, and the output is y is represented by the input density of 64 gradations of the pixel coordinates (i, j). Then, it is expressed by the following equation.
(Equation 3)

In the above equation (5), x _ij ″ ′ that has been gamma-corrected by approximation to the input density x _ij is obtained.
In the above equation (6), the error diffusion calculation is performed using x _ij ″ ′. That is, in the above-described second embodiment shown in FIG. 6, simple density subtraction is performed. 4 performs a logarithmic operation. When x _ij ′ is smaller than 2, the steep rising edge of FIG. 4 is approximated by 8 · x _ij , and when it is smaller than 4, slightly steep 4 · x _ij +6 When it is smaller than 8, a gentle slope is approximated by 2 · x _ij +13.
In the equation (5), when the offset F is set to 5, the gamma correction shown in FIG. 4 is performed.
As described above, in the seventh embodiment, in the apparatus of the sixth embodiment (FIG. 10), when the picture processing is the error diffusion method, the input density is subjected to the gamma correction by the approximate calculation, and the picture quality of the picture portion is obtained. the it is improving.
[0015]
Next, an eighth embodiment of the present invention will be described.
In the eighth embodiment, the picture processing of the sixth embodiment (FIG. 10) is performed by a dither method, and a gamma correction operation is performed on a threshold. For example, if the input density of 64 gradations of the pixel coordinates (i, j) is x (0 = white, 63 = black), the threshold value from the matrix is T _mn , the variable is a, and the output is y, the following expression is used. expressed.
(Equation 4)

In the above equation (7), T _mn ″ is obtained by gamma correction by approximation to the threshold value T _mn . In the above equation (8), a dither operation is performed using T _mn ″. In the equation (7), when the offset F is set to 4, the gamma correction shown in FIG. 4 is performed. In FIG. 10, the gamma correction unit 14 performs the gamma correction calculation of the equations (7) and (8).
As described above, in the eighth embodiment, when the picture processing is the dither method in the apparatus of the sixth embodiment (FIG. 6), the threshold value data is subjected to the gamma correction by the approximate calculation, so that the picture is processed. Ru can be used to improve the image quality of the part.
[0016]
FIG. 11 is a diagram of a threshold value matrix for binarizing a multivalued image according to the ninth embodiment of the present invention.
In the ninth embodiment, the pattern processing of the sixth embodiment (FIG. 10) is performed by the dither method, and includes threshold-value matrix data that has been gamma-corrected in advance. For example, the matrix data in FIG. 11 performs gamma correction in FIG. 4 on linear input data without gamma correction and outputs a dither image. That is, gamma correction is performed by the matrix inside the picture processing unit 13, and nothing is performed by the gamma correction unit 14. The result of correction by this matrix is the same as the result of correction by equations (7) and (8).
Accordingly, in the ninth embodiment, in the sixth embodiment (FIG. 10), when the pattern processing is the dither method, the matrix data of the threshold value which has been previously gamma-corrected is used, so that the image quality of the pattern portion can be improved. It is Ru can.
[0017]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, it is possible to achieve both the separation performance of the image area separation processing for detecting the edge of the character and the image quality of the picture portion. Also, when the pattern processing is the error diffusion method, the input density is corrected, and in the case of the dither method, the gamma is changed using matrix data of the threshold value, thereby improving the image quality of the pattern portion. Can be. Further, the image quality of the picture portion can be improved by performing the gamma correction by the approximate calculation. Furthermore, by performing image area separation processing using linear data without gamma correction, separation performance is improved even for low-contrast characters, and there is no need to select a gamma curve according to each mode, and only one gamma curve is provided. Only the cost can be suppressed.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a functional block diagram of FIG.
FIG. 3 is an input / output characteristic diagram of a gamma correction unit in a character mode according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 4 is also an input / output characteristic diagram of a picture process of a gamma correction unit in a photograph mode according to the first embodiment.
FIG. 5 is also an input / output characteristic diagram of a picture process of a gamma correction unit in a character / photo mode according to the first embodiment.
FIG. 6 is an input / output characteristic diagram in a picture processing unit according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating a diffusion filter using an error diffusion method according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a diagram of threshold data of a matrix for binarizing a multivalued image according to a fourth embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a diagram illustrating threshold data of a matrix for binarizing a multi-value image according to a fifth embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a functional block diagram of an image processing apparatus according to a sixth embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a diagram illustrating threshold data of a matrix for binarizing a multivalued image of a picture processing unit according to a ninth embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Scanner part, 2 ... Memory, 3 ... Gamma correction part, 4 ... Image area separation part,
5: character processing unit, 6: picture processing unit, 7: combining unit, 8: communication unit, 9: printer,
10 control unit, 11 mode selection, 12 output unit, 13 picture processing unit,
14: Gamma correction unit.

Claims

In an image processing apparatus including a scanner unit that reads an original in black and white multi-valued, a memory that temporarily stores read image data, and an output unit that outputs a binary image,
Connected to the next stage of the above scanner unit, it performs gamma correction on black-and-white multi-valued images, secures linear straight lines without gamma correction in character mode, and secures all white and all black density areas in photo mode Gamma correction means in which the density portion has a logarithmic curve, and in the character or photo mode, all white and all black density regions are secured, and the intermediate density portion has linear gamma curves;
An image area separating unit that receives the multi-valued image corrected by the gamma correcting unit and determines a character portion and a picture portion of the document,
Character processing means for inputting the multi-valued image corrected by the gamma correction means and converting the multi-valued image into a binary character processed image suitable for a character document;
A picture processing means for inputting the multi-value image corrected by the gamma correction means and converting the multi-value image into a binary picture processing image suitable for a picture document;
When the image region separation means is determined to be a character portion, a character processing image is selected, and when it is determined to be a pattern portion, a pattern processing image is selected, and a synthesizing unit for performing image synthesis is provided.
The image processing means performs a pattern operation incorporating a density correction operation in the case of the character or photo mode, and performs a pattern process without the density correction operation in the case of the photo mode. Processing equipment.

The image processing device according to claim 1 ,
An image processing apparatus, wherein the picture processing means performs picture processing by an error diffusion method, and performs gamma correction by performing a correction calculation on input data using a predetermined equation.

The image processing device according to claim 1 ,
Said picture processing means performs picture processing by the dither method, the density correction operation is an image processing apparatus characterized by changing the gamma I line correction operation using the threshold matrix prepared in advance with respect to the threshold.

The image processing device according to claim 1 ,
The picture processing means performs the picture processing by a dither method, and includes a matrix of standard thresholds and a matrix of thresholds corrected in advance,
An image processing apparatus, wherein the standard threshold matrix is selected in the photo mode, and the corrected threshold matrix is selected in the text or photo mode.