JP3726439B2 - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力した画像データから文字や線画などの文字領域と、写真や絵柄などの絵柄領域を分離する画像処理装置および画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、複写機やファクシミリなどにおいて、入力された画像に文字や線画などの文字領域と、写真や絵柄などの絵柄領域とが混在していた場合、その画像を再生する時には、文字領域と絵柄領域を分離し、文字領域には解像度を重視した処理を施し、絵柄領域には階調性を重視した処理を施すことが画像品質の面から望ましい。また、上記画像データを伝送する場合にも、文字領域と絵柄領域を分離し、それぞれを異なった手法で圧縮処理を行ったほうが、画像品質および圧縮率の面から望ましい。
【０００３】
解像度重視、階調性重視の処理を画像の各領域によって適応的に処理するためには、画像に含まれる文字領域、絵柄領域を精度よく分離する必要があり（以下、文字領域・絵柄領域の分離のことを像域分離という）、この像域分離に関しては種々の提案がなされている。例えば、画像をある一定の大きさのブロックに分割し、各ブロック毎にそのブロックに含まれる画素の最大濃度と最小濃度とを求め、最大濃度と最小濃度との差を予め定められたしきい値と比較し、しきい値より大きいブロックは文字領域、小さいブロックは絵柄領域と判定する方法がある。また、網点領域を抽出する例として、周囲画素との濃度関係から濃度変化の山または谷を示す極点を求め、ある一定サイズのブロック内の極点数から網点領域か否かを判定する方法がある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した第１の従来技術では、写真などの中間調を含む絵柄領域にも濃度差の大きい領域が存在するため、誤認が生じ、画質を劣化させるという問題があった。また、前述した第２の従来技術では、複雑に入り組んだ線画、例えばＣＡＤ等により作成された線画や文字においては、その領域中に極点が多数存在するため、網点領域と誤判定してしまうという問題がある。
【０００５】
この発明は上述した事情に鑑みてなされたもので、入力された画像データに対する文字の誤抽出をなくし、網点領域を精度よく判定して抽出することができる画像処理装置および画像処理方法を提供することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上述した問題点を解決するために、この発明では、入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理装置において、前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較手段と、前記比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出手段と、前記点数算出手段によって算出された点数に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
この発明によれば、抽出手段は、前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出し、比較手段は、該抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する。次に、点数算出手段は、該比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する。そして、判定手段は、点数に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する。この結果、正確に文字領域と網点領域とが分離できるので、入力された画像データから文字の誤抽出をなくし、網点領域のみを精度よく判定して抽出することができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
次に図面を参照してこの発明の実施形態について説明する。
Ａ．第１実施形態
Ａ−１．第１実施形態の構成
図１は本発明の第１実施形態による画像処理装置の構成を示すブロック図である。図において、画像入力部１は、ＣＣＤカメラ等の光電変換素子により原稿のカラー画像情報を色別に読み取り、電気的なディジタル画像信号に変換するイメージスキャナなどである。入力階調補正部２は、画像入力部１によって入力された画像信号（例えばＲＧＢ、各色８ビット）の階調を補正する。色信号変換部３は、階調補正のなされたＲＧＢ画像信号を他の色信号（例えば、Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊）に変換する。色信号変換部４は、上記色信号Ｌ＊、ａ＊、ｂ＊の画像信号を他の色信号（例えば、ＹＭＣ）に変換し、墨版生成部５に供給する。
【０００９】
墨版生成部５は、ＹＭＣ画像信号から墨版（Ｋ）を生成し、画像信号をＹＭＣＫ画像信号に変換し、空間フィルタ部６に供給する。空間フィルタ部６は、ＹＭＣＫ画像信号の各色毎に空間フィルタリング処理を施す。また、空間フィルタ部６は、後述する像域分離部９からの領域判定結果に応じて、例えばフィルタリング係数などを切り替えて空間フィルタリング処理を施す。出力階調補正部７は、空間フィルタリング処理が施された、ＹＭＣＫ画像信号の各色毎に画像出力階調特性に合うように出力階調補正を施し、画像出力部８に供給する。なお、出力階調補正部７においても、後述する像域分離部９からの領域判定結果に応じて、出力階調補正を施す。
【００１０】
画像出力部８は、後述する像域分離部９からの領域判定結果に応じて、例えばスクリーンなどを切り替えて、出力階調補正されたＹＭＣＫ画像信号を例えば用紙等に画像として出力する。また、像域分離部９は、上記色信号変換部３から出力されるＬ＊ａ＊ｂ＊画像信号に従って、各画素毎に文字部あるいは絵柄部の領域判定を行う。この領域判定結果は、上述したように、空間フィルタ部６、出力階調補正部７、および画像出力部８に供給され、領域判定結果に応じた処理が施される。
【００１１】
次に、図２は、像域分離部９の構成を示すブロック図である。図において、画像信号は、文字抽出部１１と網点抽出部１２とに入力される。文字抽出部１１は、入力された画像信号から文字や線画などの文字領域を抽出する。この文字領域の抽出方法としては、微分値を求め、所定のしきい値と比較して抽出する方法や、注目画素値とその周辺画素値との平均を比較して抽出する方法などがある。なお、これら文字抽出方法については、本発明の主旨ではないので、その詳細については説明を省略する。網点抽出部１２では、入力された画像信号から注目画素が網点領域であるか否かを判定し、その結果を出力する。この網点抽出部１２の詳細については後述する。
【００１２】
文字再抽出部１３は、文字抽出部１１の出力結果と、網点抽出部１２の出力結果とを用いて、再度、文字領域を抽出する。文字再抽出部１３は、文字抽出部１１の出力結果に含まれる誤判定（誤抽出）を除去する。すなわち、文字抽出部１１において文字抽出精度を高めると、網点領域などに含まれるエッジ領域（画素値変化の大きい領域）をも誤抽出してしまう。したがって、文字再抽出部１３は、文字抽出部１１の出力結果に含まれる文字抽出誤判定領域を、網点抽出部１２の網点抽出結果を用いて除去し、誤判定のない文字抽出結果を得る。図３は、文字再抽出部１３の一構成例を示す回路図である。すなわち、網点抽出部１２の出力結果の信号の否定（ＮＯＴ）と、文字抽出部１１の出力結果の信号との論理積（ＡＮＤ）をとり、その結果を文字再抽出部１３の出力結果とする。
【００１３】
次に、図４は、上述した網点抽出部１２の構成を示すブロック図である。なお、以下では、網点抽出部１２に入力される画像信号として、各成分８ビットに量子化された、Ｌ＊ａ＊ｂ＊画像信号のうち、Ｌ＊信号（明度信号）を例にとって説明するが、これに限定されることなく、例えばＲＧＢ信号のＧ信号や（α1Ｒ＋α2Ｇ＋α3Ｂ）／３ （α1、α2、α3は乗数値）などを用いてもよい。また、１成分だけでなく、複数の成分を入力することも可能である。なお、本発明の実施形態で説明する８ビットに量子化されたＬ＊信号値は、００ｈ（１６進数で「０」、１０進数で「０」）の場合に白、ＦＦｈ（１６進数で「ＦＦ」、１０進数で「２５５」）の場合に黒を表すものとする。
【００１４】
図において、黒ピーク抽出部２１は、Ｌ＊明度信号から黒ピークを抽出する。ここで言う黒ピークとは、概念的には、その画素値が近傍画素値よりも大きい画素のことをいう。なお、黒ピーク抽出部２１の詳細については後述する。次に、白ピーク抽出部２２は、Ｌ＊明度信号から白ピークを抽出する。ここで言う白ピークとは、概念的には、上述した黒ピークとは反対に、その画素値が近傍画素値よりも小さい画素のことをいう。なお、白ピーク抽出部２２の詳細については後述する。
【００１５】
黒ピークスコアリング部２３は、上記黒ピーク信号に従って、注目画素およびその近傍に存在する黒ピーク画素を対象として、複数のパターンと比較し、該比較結果に応じて注目画素に点数付けを行う。また、白ピークスコアリング部２４は、黒ピークスコアリング部２２と同様に、注目画素およびその近傍に存在する白ピーク画素を対象として複数のパターンと比較し、該比較結果に応じて注目画素に点数付けを行う。次に、網点判定部２５は、黒ピークスコアリング部２３と白ピークスコアリング部２４で画素単位に点数付けがされた結果（スコア）に基づいて、画素単位に網点領域か否かを判定する。なお、網点判定部２５の詳細については後述する。
【００１６】
次に、図５は、上述した黒ピーク抽出部２１の構成を示すブロック図である。図において、近傍画素平均値算出部３１は、入力されるＬ＊明度信号に従って、注目画素の近傍画素の平均値を算出する。この近傍画素の例として、注目画素の４近傍（図６（ａ）の斜線の入った画素）、８近傍（図６（ｂ）のハッチングが施された画素）、２４近傍（図６（ｃ）のハッチングが施された画素）などがある。なお、図６（ａ）〜（ｃ）において、黒く塗りつぶした画素は注目画素である。
【００１７】
加算器３２は、近傍画素平均値算出部３１で算出された注目画素近傍画素の平均値と所定の加算値ａとを加算し、加算結果を比較器３３に供給する。なお、平均値に所定の加算値ａを加算するのは、注目画素がピーク画素であるか否かを判断する際に、単純に注目画素近傍画素の平均値と注目画素とを比較すると、平均値より小さいということで注目画素がピークではないと誤判断されるのを防ぐためある。したがって、加算値ａは負の値であってもよい。比較器３３は、上記加算結果と注目画素値とを比較し、その比較結果をＡＮＤ回路３７の一方の入力端に供給する。すなわち、比較器３３は、注目画素値が加算器３２の出力結果よりも大きい場合には「ＯＮ」の信号を出力し、注目画素値が加算器３２の出力結果よりも小さいか、または等しい場合には「ＯＦＦ」の信号が出力される。
【００１８】
また、近傍画素最大値算出部３４は、入力されるＬ＊明度信号に従って、注目画素の近傍画素の最大値を算出する。この近傍画素の例としては、前述したように、４近傍や８近傍などがある。加算器３５は、近傍画素最大値算出部３４で算出された注目画素近傍画素の最大値と所定の加算値ｂとを加算し、加算結果を比較器３６に供給する。最大値に所定の加算値ｂを加算するのは、上述した平均値に所定の加算値ａを加算する理由と同じである。比較器３６は、上記加算結果と注目画素値とを比較し、その比較結果をＡＮＤ回路３７の他方の入力端に供給する。すなわち、比較器３６は、注目画素値が加算器３５の出力結果よりも大きい場合には「ＯＮ」の信号を出力し、注目画素値が加算器３５の出力結果よりも小さいか、または等しい場合には「ＯＦＦ」の信号が出力される。ＡＮＤ回路３７では、上記比較器３３の出力結果と上記比較器３６の出力結果との論理積をとり、ＯＲ回路４２に供給する。
【００１９】
また、０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８は、Ｌ＊明度信号に従って、水平方向に伸びる黒の線分（画像中の尾根）を検出し、ＯＲ回路４２に供給する。９０−２７０度方向黒線ピーク検出部３９は、垂直方向に伸びる黒の線分、４５−２２５度方向黒線ピーク検出部４０は、右上←→左下方向に伸びる黒の線分、１３５−３１５度方向黒線ピーク検出部４１は、左上←→右下方向に伸びる黒の線分を検出する。なお、０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８、９０−２７０度方向黒線ピーク検出部３９、４５−２２５度方向黒線ピーク検出部４０、および１３５−３１５度方向黒線ピーク検出部４１の詳細については後述する。
【００２０】
上述した０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８、９０−２７０度方向黒線ピーク検出部３９、４５−２２５度方向黒線ピーク検出部４０、および１３５−３１５度方向黒線ピーク検出部４１は、注目画素が線分を構成する画素であった場合、上記近傍画素平均値算出部３１および近傍画素最大値算出部３４では、注目画素がピーク画素と判別されないか、線分が断続するピーク画素として判別されてしまうのを防止するために設けている。
【００２１】
ＯＲ回路４２は、ＡＮＤ回路３７の論理積結果、０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８、９０−２７０度方向黒線ピーク検出部３９、４５−２２５度方向黒線ピーク検出部４０、および１３５−３１５度方向黒線ピーク検出部４１のそれぞれの黒線ピーク検出結果の論理和を演算し、前述した黒ピーク抽出部２１の出力となる。
【００２２】
次に、図７は、上述した０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８の構成を示すブロック図である。図において、１ラインメモリ（ラインバッファ）５１−１は、Ｌ＊明度信号を１ライン周期遅延する。また、１ラインメモリ（ラインバッファ）５１−２は、上記１ライン周期遅延されたＬ＊明度信号を、さらに１ライン周期遅延する。ラッチ回路５２−１〜５２−６は、それぞれＬ＊明度信号、１ライン周期遅延されたＬ＊明度信号、２ライン周期遅延されたＬ＊明度信号をラッチする。すなわち、上記１ラインメモリ５１−１，５１−２、ラッチ回路５２−１〜５２−６は、入力データを図８（ａ）に示すような注目画素Ｐｅを中心とする３×３ウィンドウを構成する画素Ｐａ〜Ｐｉからなる画素群にマトリクス化される。ここで、画素Ｐａ〜Ｐｉの画素値は、図８（ｂ）に示すように、Ｖａ〜Ｖｉとする。
【００２３】
上記３×３にマトリクス化された画素のうち、その画素値Ｖａ〜Ｖｃは、加算器５３−３に供給され、画素値Ｖｄ〜Ｖｆは加算器５３−２に供給され、画素値Ｖｇ〜Ｖｉは加算器５３−１に供給される。加算器５３−１〜５３−３は、それぞれ入力される３つの画素値を加算する。すなわち、加算器５３−１は、図８（ｂ）に示す３×３のマトリクスにおける最下段の画素値Ｖｇ〜Ｖｉの合計値を演算する。また、加算器５３−２は、図８（ｂ）に示す３×３のマトリクスにおける中段の画素値Ｖｄ〜Ｖｆの合計値を演算する。そして、加算器５３−３は、図８（ｂ）に示す３×３のマトリクスにおける最上段の画素値Ｖａ〜Ｖｃの合計値を演算する。
【００２４】
減算器５４−１は、加算器５３−２の演算結果から加算器５３−１の演算結果を減算し、その減算結果を絶対値演算器５５−１および比較器５６−１に供給する。すなわち、中段の画素値合計と下段の画素値合計との差分を算出する。絶対値演算器５５−１は、上記減算結果の絶対値を算出し、比較器５７−１に供給する。また、減算器５４−２は、加算器５３−２の演算結果から加算器５３−３の演算結果を減算し、その減算結果を絶対値演算器５５−２および比較器５６−２に供給する。すなわち、中段の画素値合計と上段の画素値合計との差分を演算する。絶対値演算器５５−２は、上記減算結果の絶対値を算出し、比較器５７−２に供給する。
【００２５】
すなわち、減算器５４−１は、数式１の結果を出力する。また、絶対値演算器５５−１は、数式２の結果を出力する。減算器５４−２は、数式３の結果を出力する。また、絶対値演算器５５−２は、数式４の結果を出力する。
【００２６】
【数１】

【００２７】
【数２】

【００２８】
【数３】

【００２９】
【数４】

【００３０】
比較器５６−１は、減算器５４−１の減算結果と所定のしきい値ＴＨ２とを比較し、減算器５４−１の減算結果が所定のしきい値ＴＨ２よりも大きいときには「ＯＮ」信号を出力し、小さいか、もしくは等しいときには「ＯＦＦ」信号を出力する。また、比較器５７−１は、絶対値演算器５５−１の演算結果と所定のしきい値ＴＨ３とを比較し、絶対値演算器５５−１の演算結果が所定のしきい値ＴＨ３よりも小さいときには「ＯＮ」信号を出力し、大きいか、もしくは等しいときには「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００３１】
また、比較器５６−２は、減算器５４−２の減算結果と所定のしきい値ＴＨ２とを比較し、減算器５４−２の減算結果が所定のしきい値ＴＨ２よりも大きいときには「ＯＮ」信号を出力し、小さいか、もしくは等しいときには「ＯＦＦ」信号を出力する。また、比較器５７−２は、絶対値演算器５５−２の演算結果と所定のしきい値ＴＨ３とを比較し、絶対値演算器５５−２の演算結果が所定のしきい値ＴＨ３よりも小さいときには「ＯＮ」信号を出力し、大きいか、もしくは等しいときには「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００３２】
次に、ＡＮＤ回路５９−１は、比較器５６−１の比較結果と比較器５６−２の比較結果との論理積を演算し、ＯＲ回路６０に供給する。ＡＮＤ回路５９−２は、比較器５７−１の比較結果と比較器５６−２の比較結果との論理積を演算し、ＯＲ回路６０に供給する。さらに、ＡＮＤ回路５９−３は、比較器５６−１の比較結果と比較器５７−２の比較結果との論理積を演算し、ＯＲ回路６０に供給する。ＯＲ回路６０は、上記各論理積の演算結果の倫理和を演算し、ＡＮＤ回路５９−４に供給する。
【００３３】
また、減算器５４−３は、画素値Ｖｆから画素値Ｖｅを減算し、その減算結果（Ｖｆ−Ｖｅ）を絶対値演算器５５−３に供給する。すなわち、注目画素値Ｖｅと、その右横方向（０度方向）の画素値Ｖｆとの差分を算出する。絶対値演算器５５−３は、上記減算結果の絶対値を演算し、演算結果（｜Ｖｆ−Ｖｅ｜）を最大値検出器５８に供給する。また、減算器５４−４は、画素値Ｖｅから画素値Ｖｄを減算し、その減算結果（Ｖｅ−Ｖｄ）を絶対値演算器５５−４に供給する。すなわち、注目画素Ｖｅと、その左横方向（１８０度方向）の画素値Ｖｄとの差分を算出する。
【００３４】
絶対値演算器５５−４は、上記減算結果の絶対値を演算し、演算結果（｜Ｖｅ−Ｖｄ｜）を最大値検出器５８に供給する。最大値検出器５８は、上記演算結果（｜Ｖｆ−Ｖｅ｜）と上記演算結果（｜Ｖｅ−Ｖｄ｜）のどちらか大きい方を検出し、比較器５７−３に供給する。比較器５７−３は、最大値検出器５８の出力値と所定のしきい値ＴＨ１とを比較し、最大値検出器５８の出力値がしきい値ＴＨ１よりも小さいときには「ＯＮ」信号を出力し、大きいか、もしくは等しいときには「ＯＦＦ」信号を出力する。すなわち、注目画素値Ｖｅと、横方向（０−１８０度方向）の画素値との差分がしきい値ＴＨ１より小さい場合には、注目画素は、横方向に伸びる線分の一部である可能性があると判別できる。ＡＮＤ回路５９−４は、上述したＯＲ回路６０の演算結果と比較器５７−３の比較結果との論理積を演算し、０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８の演算結果として出力する。したがって、上述したように、注目画素が線分である場合には比較器５７−３の出力は「ＯＮ」となるので、ＯＲ回路６０の演算結果を出力し、それ以外では、比較器５７−３の出力は「ＯＦＦ」となるので、ＯＲ回路６０の演算結果は出力されない。
【００３５】
上述した０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８の処理を式を用いて説明する。ＡＮＤ回路５９−４は、数式１０を満たす時に、「ＯＮ」信号を出力し、満たさないときに、「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００３６】
【数５】

【００３７】
【数６】

【００３８】
【数７】

【００３９】
【数８】

【００４０】
【数９】

【００４１】
【数１０】

【００４２】
次に、図９は、９０−２７０度方向黒線ピーク検出部３９、図１０は、４５−２２５度方向黒線ピーク検出部４０、図１１は、１３５−３１５度方向黒線ピーク検出部４１の構成を示すブロック図である。なお、それぞれの構成において、処理内容は画素が異なるだけで、０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８と同様であるので、説明を省略する。
【００４３】
次に、図１２は、白ピーク抽出部２２の構成を示すブロック図である。なお、図５に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。図において、比較器９１は、上記加算結果と注目画素値とを比較し、その比較結果をＡＮＤ回路３７の一方の入力端に供給する。すなわち、比較器９１は、注目画素値が加算器３２の出力結果よりも小さい場合には「ＯＮ」の信号を出力し、注目画素値が加算器３２の出力結果よりも大きいか、または等しい場合には「ＯＦＦ」の信号を出力する。
【００４４】
また、近傍画素最小値算出部９２は、入力されるＬ＊明度信号に従って、注目画素の近傍画素の最小値を算出する。この近傍画素の例としては、前述したように、４近傍や８近傍などがある。比較器９３は、加算器３５の加算結果と注目画素値とを比較し、その比較結果をＡＮＤ回路３７の他方の入力端に供給する。すなわち、比較器９３は、注目画素値が加算器３５の出力結果よりも小さい場合には「ＯＮ」の信号を出力し、注目画素値が加算器３５の出力結果よりも大きいか、または等しい場合には「ＯＦＦ」の信号を出力する。ＡＮＤ回路３７では、上記比較器９１の出力結果と上記比較器９３の出力結果との論理積をとり、ＯＲ回路４２に供給する。
【００４５】
また、０−１８０度方向白線ピーク検出部９４は、Ｌ＊明度信号に従って、水平方向に伸びる白の線分（画像中の谷）を検出し、ＯＲ回路４２に供給する。９０−２７０度方向白線ピーク検出部９５は、垂直方向に伸びる白の線分、４５−２２５度方向白線ピーク検出部９６は、右上←→左下方向に伸びる白の線分、１３５−３１５度方向白線ピーク検出部９７は、左上←→右下方向に伸びる白の線分を検出する。なお、０−１８０度方向白線ピーク検出部９４、９０−２７０度方向白線ピーク検出部９５、４５−２２５度方向白線ピーク検出部９６、および１３５−３１５度方向白線ピーク検出部９７の詳細については後述する。
【００４６】
ＯＲ回路４２は、ＡＮＤ回路３７の論理積結果、０−１８０度方向白線ピーク検出部９４、９０−２７０度方向白線ピーク検出部９５、４５−２２５度方向白線ピーク検出部９６、および１３５−３１５度方向白線ピーク検出部９７のそれぞれの白線ピーク検出結果の論理和を演算し、前述した白ピーク抽出部２２の出力となる。
【００４７】
次に、図１３は、０−１８０度方向白線ピーク検出部９４の構成を示すブロック図である。なお、図７に示す０−１８０度方向黒線ピーク検出部に対応する部分には同一の符号を付け説明を省略する。０−１８０度方向白線ピーク検出部と異なる点は、減算器５４−１では、加算器５３−１の加算結果から加算器５３−２の加算結果を減算しており、減算器５４−２では、加算器５３−３の加算結果から加算器５３−２の加算結果を減算しているところである。
【００４８】
すなわち、減算器５４−１からは数式１１に示す結果が出力され、絶対値演算器５−１からは数式１２に示す結果が出力される。また、減算器５４−２からは数式１３に示す結果が出力され、絶対値演算器５５−２からは数式１４に示す結果が出力される。
【数１１】

【００４９】
【数１２】

【００５０】
【数１３】

【００５１】
【数１４】

上述した０−１８０度方向白線ピーク検出部９４の処理を式を用いて説明する。ＡＮＤ回路５９−４は、数式２０を満たす時に、「ＯＮ」信号を出力し、満たさないときに、「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００５２】
【数１５】

【００５３】
【数１６】

【００５４】
【数１７】

【００５５】
【数１８】

【００５６】
【数１９】

【００５７】
【数２０】

次に、図１４は、９０−２７０度方向白線ピーク検出部９５、図１５は、４５−２２５度方向白線ピーク検出部９６、図１６は、１３５−３１５度方向白線ピーク検出部９７の構成を示すブロック図である。なお、それぞれの構成において、処理内容は画素が異なるだけで、０−１８０度方向白線ピーク検出部９４と同様であるので、説明を省略する。
【００５８】
次に、図１７は、黒ピークスコアリング部２３の構成を示すブロック図である。なお、図１８は、白ピークスコアリング部２４の構成を示すブロック図であり、図１７に示す黒ピークスコアリング部２３の構成と同じである。したがって、図１８に関しては、下記の説明に出てくる「黒」を「白」に置き換えればよいので説明を省略する。黒ピークスコアリング部２３は、黒ピーク抽出部２１で抽出された黒ピーク画素の位置関係より、注目画素に対するスコアを算出する。図において、マトリクス生成部１００は、例えば１ラインメモリ（ＦＩＦＯ）とラッチ回路とで構成されており、黒ピーク抽出部２１から供給されるピーク抽出信号を、注目画素を中心としたＭ×Ｎのウィンドウサイズにマトリクス化する。本実施形態では、Ｍ＝Ｎ＝１３とする。
【００５９】
次に、パターン比較部１０１は、上記１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号が予め設定された複数のパターンのどれに一致するか、あるいは類似するかを判定する。具体的には、パターンに一致または類似していた場合には、そのパターンを識別するパターン識別信号を出力する。なお、該パターン識別信号は、１つとは限らず、どのパターンにも一致も類似もしなければ出力されず、複数のパターンに一致または類似した場合には、複数個出力される。該パターン比較部１０１の詳細については後述する。
【００６０】
スコアリング部１０２は、上記パターン識別信号に対応するスコア（点数）を全て最大スコア検出部１０３に供給する。なお、スコアリング部１０２の詳細についても後述する。最大スコア検出部１０３は、上記全てのスコアの中から最も大きいスコアを検出し、セレクタ１０５に供給する。なお、該最大スコア検出部１０３は、スコアが何も供給されなかった場合には、「０」を出力する。
【００６１】
連続ピーク判定部１０４は、１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号に従って、注目画素を含み、かつピーク画素がＫ個以上（Ｋ＞１）連続しているか否かを判定し、連続している場合には「ＯＮ」信号をセレクタ１０５に供給し、連続していない場合には「ＯＦＦ」信号をセレクタ１０５に供給する。なお、連続ピーク判定部１０４の詳細については後述する。
【００６２】
セレクタ１０５は、上記連続ピーク判定部１０４の出力信号をセレクタ信号として、連続ピーク判定部１０４の出力信号が「ＯＦＦ」の場合には最大スコア検出部１０３の出力を選択し、逆に連続ピーク判定部１０４の出力信号が「ＯＮ」の場合には「０」を選択し、黒ピークスコアリング部２３での処理結果として出力する。すなわち、ピークがＫ個以上連続していた場合（連続ピーク判定部１０４の出力信号が「ＯＮ」の場合）には、注目画素は網点領域らしくないと判定し、黒ピークスコアリング部２３からは「０」を出力する。逆に、ピークがＫ個以上連続していない場合（連続ピーク判定部１０４の出力信号が「ＯＦＦ」の場合）には、注目画素は網点領域の可能性ありと判定し、黒ピークスコアリング部２３からの出力として最大スコア検出部１０３の出力値を採用する。
【００６３】
次に、図１９は、上述したパターン比較部１０１の動作を説明するための概念図である。図１９（ａ）には、マトリクス生成部１００で１３×１３にマトリクス化された各画素をアルファベットと数字で表しており、注目画素を「Ａ」としている。パターン比較部１０１では、注目画素「Ａ」がＯＮ画素（ピーク画素）であり、かつＣｉ〜ＥＥｉ（ｉ＝１，２，３，４）の同一アルファベットの４画素が全て「ＯＮ」のときにパターンに一致したと判定し、そのパターン（アルファベット）の識別信号を出力する。
【００６４】
ここで、上述したパターン比較部１０１の動作について図２０を参照して説明する。まず、ステップＳ１０１で、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であるか、「ＯＦＦ」であるかを調べる。注目画素「Ａ」が「ＯＮ」である場合には、ステップＳ１０２以降で、パターンとの比較処理を行い、「ＯＦＦ」の場合には、当該注目画素に対するパターン比較処理を終了する。
【００６５】
注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であった場合、まず、ステップＳ１０２で、判定対象パターンである画素（□で表す）を「Ｃ」に初期化する。次に、ステップＳ１０３で、□ｉ（ｉ＝１，２，３，４）が全て「ＯＮ」であるか否かを判定する。全て「ＯＮ」であった場合には、ステップＳ１０４で、□に対応するパターン一致識別信号を出力する。
【００６６】
次に、ステップＳ１０５で、他の判定対象パターンがあるか否かを判断し、他の判定パターンがある場合には、ステップＳ１０６で、判定対象をそのパターンに変更し、ステップＳ１０３に戻る。以下、ステップＳ１０３以降を実行し、全てのパターンとを比較し、一致する度にパターン一致識別信号を出力する。他の判定対象パターンがない場合には、該注目画素に対するパターン比較処理を終了する。
【００６７】
例えば、図１９（ｂ）では、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であり、Ｋ1〜Ｋ4の４画素が全て「ＯＮ」であるので、パターンＫに一致したことを示すパターン一致識別信号を出力する。また、図１９（ｃ）では、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であり、注目画素に比較的近い上記Ｋ1〜Ｋ4の４画素が全て「ＯＮ」であるとともに、注目画素から比較的遠いＤＤ1〜ＤＤ4の４画素が「ＯＮ」であるので、パターンＫおよびパターンＤＤに一致したことを示すパターン一致識別信号を出力する。
【００６８】
また、パターン比較部１０１の第２の処理例について図２１を参照して説明する。まず、ステップＳ２０１で、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であるか、「ＯＦＦ」であるかを判断する。そして、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」の場合には、ステップＳ２０２以降でパターンとの比較処理を行い、「ＯＦＦ」の場合には、該注目画素に対するパターン比較処理を終了する。
【００６９】
注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であった場合には、ステップＳ２０２で、判定対象パターンである画素（□で表す）を「Ｃ」に初期化する。次に、ステップＳ２０３で、□ｉ（ｉ＝１，２，３，４）のうち、「ＯＮ」画素の個数を調べる。そして、４個とも「ＯＮ」であった場合には、ステップＳ２０４で、□に対応するパターン一致識別信号を出力し、「ＯＮ」画素数が３個の場合には、ステップＳ２０５で、□に対するパターン類似識別信号を出力する。
【００７０】
次に、ステップＳ２０６で、他の判定対象パターンがあるか否かを判断し、他の判定パターンがある場合には、ステップＳ２０７で、判定対象をそのパターンに変更し、ステップＳ２０３に戻る。以下、ステップＳ２０３以降を実行し、全てのパターンとの比較し、一致する度にパターン一致識別信号を出力し、類似する度にパターン類似識別信号を出力する。他の判定対象パターンがない場合には、該注目画素に対するパターン比較処理を終了する。
【００７１】
例えば、図１９（ｄ）では、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であり、Ｋ1〜Ｋ4のうち、Ｋ1、Ｋ3、Ｋ4の３画素が「ＯＮ」であるので、パターンＫに類似したことを表すパターン類似識別信号を出力する。
【００７２】
さらに、パターン比較部１０１の第３の処理例について図２２を参照して説明する。まず、ステップＳ３０１で、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であるか、「ＯＦＦ」であるかを判断する。そして、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」の場合には、ステップＳ３０２以降でパターンとの比較処理を行い、「ＯＦＦ」の場合には、該注目画素に対するパターン比較処理を終了する。
【００７３】
注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であった場合には、ステップＳ３０２で、判定対象パターンである画素（□で表す）を「Ｃ」に初期化する。次に、ステップＳ３０３で、□ｉ（ｉ＝１，２，３，４）のうち、「ＯＮ」画素の個数を調べる。そして、４個とも「ＯＮ」であった場合には、ステップＳ３０５で、□に対応するパターン一致識別信号を出力する。また、「ＯＮ」画素数が１〜３個であった場合には、ステップＳ３０４で、「ＯＦＦ」である全ての□ｉ画素の近傍にそれぞれ１つでも「ＯＮ」画素が存在するか否かを判断し、存在する場合には、ステップＳ３０６で、□に対応するパターン類似識別信号を出力する。なお、この近傍は、例えば４近傍や８近傍を用いることができる。
【００７４】
次に、ステップＳ３０７で、他の判定対象パターンがあるか否かを判断し、他の判定パターンがある場合には、ステップＳ３０８で、判定対象をそのパターンに変更し、ステップＳ３０３に戻る。以下、ステップＳ３０３以降を実行し、全てのパターンとの比較し、一致する度にパターン一致識別信号を出力し、類似する度にパターン類似識別信号を出力する。他の判定対象パターンがない場合には、該注目画素に対するパターン比較処理を終了する。
【００７５】
例えば、図１９（ｅ）では、注目画素「Ａ」が「ＯＮ」であり、かつＤＤ1〜ＤＤ4において、ＤＤ1が「ＯＮ」、ＤＤ2の４近傍のＺ2、ＤＤ3の４近傍のＺ3、ＤＤ4の４近傍のＰＰ4が「ＯＮ」であるので、パターンＤＤに類似したことを表すパターン類似識別信号を出力する。
【００７６】
なお、パターン比較部１０１の処理例として上述した３例を挙げたが、それぞれを組み合わせてもよい。すなわち、判定対象パターンがＣ〜Ｇの場合には、第２の例に挙げたような処理を行い、Ｈ〜ＥＥの場合には、第３の例に挙げたような処理を行ってもよい。
【００７７】
次に、上述したスコアリング部１０２について説明する。スコアリング部１０２は、例えばＲＡＭやＲＯＭで構成されており、パターン比較部１０１から供給されるパターン一致識別信号あるいはパターン類似識別信号に基づいて、記憶されているデータ（スコア）を検索し、そのデータを出力する。ここで、図２３は、スコアリング部１０２に記憶されているスコアデータの一例を示す概念図である。例えば、パターン比較部１０１からの「Ｋ」のパターン一致識別信号が供給された場合には「１３」を出力し、「ＤＤ」のパターン類似識別信号が供給された場合には「２１」を出力する。
【００７８】
なお、スコアリング部１０２に記憶させるスコアデータは、任意の値でもよいが、注目画素からの距離の２乗に比例あるいはほぼ比例するような値が望ましい。図２３に示すスコアデータの例は、パターン一致識別信号に関しては、注目画素とパターンとのユークリッド距離の２乗を、パターン類似識別信号に関しては、注目画素とパターンとのユークリッド距離の２乗の半分を切り上げた値をスコアデータとしている。また、スコアリング部１０２に関しては、上述した例では、ＲＡＭやＲＯＭで構成した例を示したが、入力されたパターン一致識別信号あるいはパターン類似識別信号から、乗算器や加算器を用いて直接距離計算を行い、スコアデータを出力するような構成であってもよい。
【００７９】
次に、図２４は、上述した連続ピーク判定部１０４の構成を示す回路図である。連続ピーク判定部１０４では、マトリクス生成部１００から供給される１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号を用いて、注目画素を含んでピーク画素がＫ個以上（Ｋ＞１）連続しているか否かを判定し、連続している場合には「ＯＮ」信号を、連続していない場合には「ＯＦＦ」信号をセレクタ１０５に供給する。なお、図２４では、Ｋ＝４（ピーク画素が４画素以上連続）のときを例として示している。また、図中のアルファベットは、図１９（ａ）に示している「Ａ」を注目画素としたときの周辺画素の位置を表す記号である。
【００８０】
図において、ＡＮＤ回路１１１−１は、入力されるＨ3、Ｄ3、Ｂ3、Ａの４画素の信号の論理積を演算し、ＯＲ回路１１５に供給する。同様に、ＡＮＤ回路１１１−２は、Ｄ3、Ｂ3、Ａ、Ｂ1の信号の論理積、ＡＮＤ回路１１１−３は、Ｂ3、Ａ、Ｂ1、Ｄ1の信号の論理積、ＡＮＤ回路１１１−４は、Ａ、Ｂ1、Ｄ1、Ｈ1の信号の論理積を演算し、ＯＲ回路１１５に供給する。ＯＲ回路１１５は、入力された上記４信号の論理和を演算し、ＯＲ回路１１９に供給する。すなわち、ＡＮＤ回路１１１−１〜１１１−４では、それぞれ１画素ずつずらしながら、注目画素Ａを含む水平方向の連続する４画素が「ＯＮ」であるか否か、言い換えると、注目画素Ａを含んで、「ＯＮ」信号が４画素連続するか否かが判定され、それぞれの判定結果がＯＲ回路１１５で論理和が演算される。したがって、ＯＲ回路１１５の出力が「ＯＮ」の場合には、注目画素Ａを含んで水平方向に「ＯＮ」信号が４画素連続していることを表し、「ＯＦＦ」の場合には、連続していないことを表す。
【００８１】
同様に、ＡＮＤ回路１１２−１〜１１２−４およびＯＲ回路１１６は、注目画素Ａを含んで垂直方向に「ＯＮ」信号が４画素連続しているか否かを判定し、また、ＡＮＤ回路１１３−１〜１１３−４およびＯＲ回路１１７は、注目画素Ａを含んで左下←→右上方向に「ＯＮ」信号が４画素連続しているか否かを判定する。さらに、ＡＮＤ回路１１４−１〜１１４−４およびＯＲ回路１１８は、注目画素Ａを含んで左上←→右下方向に「ＯＮ」信号が４画素連続しているか否かを判定する。
【００８２】
ＯＲ回路１１９は、上記ＯＲ回路１１５〜１１８の出力の論理和を演算する。すなわち、ＯＲ回路１１９は、注目画素Ａを含んで「ＯＮ」信号が縦横斜めのいずれかの方向に４画素連続している場合には、「ＯＮ」信号を出力し、４画素連続していない場合には、「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００８３】
なお、本実施形態では、連続ピーク判定部１０４において、水平・垂直・左下←→右上・左上←→右下の４方向の４画素連続判定を行ったが、これ以外にも、例えば「Ａ」、「Ｂ1」、「Ｅ1」、「Ｉ1」の４画素連続ピーク判定などを行ってもよい。
【００８４】
次に、図２５は、上述した網点判定部２５の構成を示すブロック図である。図において、最大スコア判定部１２１は、黒ピークスコアリング部２３から供給される黒ピークに対するスコアリング結果と、白ピークスコアリング部２４から供給される白ピークに対するスコアリング結果のうち、大きい方を判定し、大きい方のスコア信号をマトリクス生成部１２２に供給する。マトリクス生成部１２２は、例えば１ラインメモリ（ＦＩＦＯ）とラッチ回路とで構成されており、上記スコア信号を、注目画素を中心としたＫ×Ｌのウィンドウサイズにマトリクス化する。本実施形態では、Ｋ＝Ｌ＝２５として以下の説明を行う。
【００８５】
スコア加算部１２３は、上記２５×２５のウィンドウサイズにマトリクス化されたスコア信号（６２５画素）を全て加算し、その加算結果をスコア比較部１２４に供給する。スコア比較部１２４は、上記加算結果と所定のしきい値ＴＨ２５と比較し、その比較結果（網点判定結果）を出力する。すなわち、スコア加算部１２３からの出力値が所定のしきい値ＴＨ２５よりも大きい場合には、注目画素は網点領域と判定され、スコア比較部１２４からは「ＯＮ」信号が出力され、所定のしきい値ＴＨ２５よりも小さいか、または等しい場合には、注目画素は網点領域ではないと判定され、スコア比較部１２４からは「ＯＦＦ」信号が出力される。
【００８６】
次に、図２６は、上述した網点判定部２５の他の構成例を示すブロック図である。なお、図２５に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。図において、加算器１２５は、黒ピークスコアリング部２３から供給される黒ピークに対するスコアリング結果と、白ピークスコアリング部２４から供給される白ピークに対するスコアリング結果とを加算し、すなわち同一の注目画素に対するスコア同士を加算し、その加算結果をマトリクス生成部１２２に供給する。これ以降の処理は、上述した構成と同様であるため、簡単に説明する。加算器１２５の出力は、マトリクス生成部１２２で２５×２５のウィンドウサイズにマトリクス化され、マトリクス化されたスコア信号は、スコア加算部１２３に供給される。スコア加算部１２３では、２５×２５＝６２５画素に対するスコア信号が全て加算され、スコア比較部１２４で、その加算結果と所定のしきい値ＴＨ２６とが比較されて、比較結果（網点判定結果）が出力される。
【００８７】
さらに、図２７は、上述した網点判定部２５の他の構成例を示すブロック図である。図において、マトリクス生成部１２２−１は、黒ピークスコアリング部２３から供給される黒ピークに対するスコアリング結果を、２５×２５のウィンドウサイズにマトリクス化する。スコア加算部１２３−１は、上記２５×２５＝６２５画素に対するスコア信号を全て加算し、この加算結果をスコア比較部１２４−１に供給する。スコア比較部１２４−１は、上記スコア加算値と所定のしきい値ＴＨ２７とを比較し、スコア加算値の方が所定のしきい値ＴＨ２７よりも大きい場合には「ＯＮ」信号を出力し、所定のしきい値ＴＨ２７よりも小さいか、あるいは等しい場合には「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００８８】
一方、マトリクス生成部１２２−２は、白ピークスコアリング部２４から供給される白ピークに対するスコアリング結果を、２５×２５のウィンドウサイズにマトリクス化する。スコア加算部１２３−２は、上記２５×２５＝６２５画素に対するスコア信号を全て加算し、この加算結果をスコア比較部１２４−２に供給する。スコア比較部１２４−２は、上記スコア加算値と所定のしきい値ＴＨ２８とを比較し、スコア加算値の方が所定のしきい値ＴＨ２８よりも大きい場合には「ＯＮ」信号を出力し、所定のしきい値ＴＨ２８よりも小さいか、あるいは等しい場合には「ＯＦＦ」信号を出力する。
【００８９】
ＯＲ回路１２６は、上記スコア比較部１２４−１の比較結果と上記スコア比較部１２４−２の比較結果との論理和を演算し、その演算結果を網点判定結果として出力する。以上のようにして、入力された画像信号から黒ピークと白ピークとを抽出し、黒および白のピーク信号からそれぞれスコアを求め、求められた２つのスコア値を用いることにより、網点判定が可能となる。
【００９０】
Ａ−２．第１実施形態の動作
次に、上述した像域分離部９の動作について説明する。まず、文字抽出部１１では、周知の手法、例えば、微分値を求め、所定のしきい値と比較して抽出する方法や、注目画素値とその周辺画素値との平均を比較して抽出する方法などにより、入力された画像信号から文字や線画などの文字領域が抽出される。
【００９１】
次に、網点抽出部１２では、入力された画像信号から注目画素が網点領域であるか否かを判定し、その結果を出力する。具体的には、網点抽出部１２における黒ピーク抽出部２１では、Ｌ＊明度信号から黒ピークが抽出される。該黒ピークは、黒ピークスコアリング部２３に供給される。該黒ピークスコアリング部２３では、まず、注目画素を中心とした１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号が予め設定された複数のパターンのどれに一致するか、あるいは類似するかが判定され、一致度および類似度に応じたスコアが点数付けされるとともに、黒ピークがＫ個以上連続するか否かが判別される。そして、黒ピークがＫ個以上連続していた場合には、注目画素は網点領域らしくないと判定して「０」を出力する一方、黒ピークがＫ個以上連続していない場合には、注目画素は網点領域の可能性ありと判定して、上記一致度および類似度に応じたスコアのうち、最大値が網点判定部２５に供給される。
【００９２】
また、網点抽出部１２における白ピーク抽出部２２では、Ｌ＊明度信号から白ピークが抽出される。該白ピークは、白ピークスコアリング部２４に供給される。該白ピークスコアリング部２４では、上述した黒ピークスコアリング部２３と同様に、注目画素およびその近傍に存在する白ピーク画素を対象として、複数のパターンと比較することにより、該比較結果に応じて注目画素に点数付け（スコアリング）が行われるとともに、白ピークがＫ個以上連続するか否かが判別される。そして、白ピークがＫ個以上連続していた場合には、注目画素は網点領域らしくないと判定して「０」を出力する一方、白ピークがＫ個以上連続していない場合には、注目画素は網点領域の可能性ありと判定して、上記一致度および類似度に応じたスコアのうち、最大値が網点判定部２５に供給される。
【００９３】
網点判定部２５では、黒ピークに対する最大値と白ピークに対する最大値のうち、大きい方が判定された後、２５×２５のウィンドウサイズにマトリクス化され、該マトリクス化された画素のスコアの合計が算出され、所定のしきい値より大きい場合には、注目画素は網点領域と判定され、所定のしきい値より小さいか、または等しい場合には、注目画素は網点領域ではないと判定される。
【００９４】
そして、文字再抽出部１３では、文字抽出部１の出力結果に含まれる誤判定（誤抽出）を除去するために、文字抽出部１１の出力結果と、網点抽出部１２の出力結果とを用いて、再度、文字領域が抽出される。すなわち、文字抽出部１１において文字抽出精度を高めると、網点領域などに含まれるエッジ領域（画素値変化の大きい領域）をも誤抽出してしまう。したがって、文字再抽出部１３では、文字抽出部１１の出力結果に含まれる文字抽出誤判定領域を、網点抽出部１２の網点抽出結果を用いて除去することにより、誤判定のない文字抽出結果が得られる。
【００９５】
Ｂ．第２実施形態
次に、本発明の第２実施形態について説明する。本第２実施形態は、上述した第１実施形態で説明した、図４に示す黒ピークスコアリング部２３に関するものである。ここで、図２８は、黒ピークスコアリング部２３の他の構成例を示すブロック図である。なお、第１実施形態に対応する部分には同一の符号を付けて説明を省略する。
【００９６】
図において、マトリクス生成部１００は、黒ピーク抽出部２１からの供給されるピーク抽出信号を、注目画素を中心とした、例えば１３×１３のウィンドウサイズにマトリクス化する。パターン比較部１０１−１は、上記１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号を、予め定められた複数のパターンに一致または類似しているかの比較を行う。そして、パターンに一致または類似している場合には、そのパターンを識別するパターン識別信号を出力する。なお、該パターン識別信号は、１つとは限らず、どのパターンにも一致または類似しなければ出力されず、また、複数のパターンに一致または類似した場合には対応する個数（複数）だけ出力される。
【００９７】
スコアリング部１０２−１は、上記パターン識別信号の全てに該当するスコアを全て最大スコア検出部１０３−１に供給する。最大スコア検出部１０３−１は、全てのスコアの中から最も大きいスコアを検出し、セレクタ１０５−１に供給する。なお、最大スコア検出部１０３−１は、何も入力されなかった場合には「０」を出力する。
【００９８】
一方、連続ピーク判定部１０４−１は、上述したマトリクス生成部１００で１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号に従って、注目画素を含み、ピーク画素がＫ個以上（Ｋ＞１）連続しているか否かを判定し、連続している場合には「ＯＮ」信号を、連続していない場合には「ＯＦＦ」信号をセレクタ１０５−１に供給する。
【００９９】
セレクタ１０５−１は、連続ピーク判定部１０４−１の出力信号をセレクタ信号として、連続ピーク判定部１０４−１の出力信号が「ＯＦＦ」の場合には最大スコア検出部１０３−１の出力を選択し、逆に連続ピーク判定部１０４−１の出力信号が「ＯＮ」の場合には「０」を選択し、セレクタ１３４に供給する。
【０１００】
また、画素反転部１３０は、上述したマトリクス生成部１００で１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号の全ての「ＯＮ」、「ＯＦＦ」を反転し、連続ピーク判定部１０４−２とパターン比較部１０１−２に供給する。
【０１０１】
パターン比較部１０１−２、スコアリング部１０２−２、最大スコア検出部１０３−２、連続ピーク判定部１０４−２、セレクタ１０５−２は、それぞれパターン比較部１０１−１、スコアリング部１０２−１、最大スコア検出部１０３−１、連続ピーク判定部１０４−１、セレクタ１０５−１と同じであるので、説明を省略する。
【０１０２】
また、マトリクス生成部１００で１３×１３にマトリクス化されたピーク抽出信号は、画素数カウント部１３１にも供給される。但し、画素数カウント部１３１に供給されるピーク抽出信号は、１３×１３の全ての画素である必要はなく、中心部の一部の画素（例えば、注目画素を中心とする９×９マトリクスを構成する画素群）に対するピーク抽出信号で構わない。以下、画素数カウント部１３１に供給されるピーク抽出信号は、９×９マトリクスを構成する画素の信号であるとする。画素数カウント部１３１は、上記９×９画素からなるピーク抽出信号の中で、「ＯＮ」である画素の数を算出して、その結果を比較器１３２に供給する。
【０１０３】
比較器１３２は、画素数カウント部１３１から供給される「ＯＮ」画素数と所定のしきい値ＴＨ２９とを比較し、その比較結果をセレクタ１３４に供給する。なお、この所定のしきい値は、画素数カウント部１３１に供給される画素数の約半分であることが望ましい。すなわち、本実施形態では、画素数カウント部１３１に供給される画素数は９×９＝８１であるので、上記所定のしきい値は「４０」程度にするとよい。
【０１０４】
セレクタ１３４は、比較器１３２から供給される信号によって、セレクタ１０５−１の出力結果か、セレクタ１０５−２の出力結果のいずれかを選択し、出力する。すなわち、注目画素周辺のピーク画素数が少なければ（画素数カウント部１３１の出力が上記所定のしきい値ＴＨ２９よりも小さい場合）、黒ピーク抽出部２１からのピーク抽出信号を用いてスコアを算出し、逆に注目画素周辺のピーク画素数が多ければ（画素数カウント部１３１の出力が上記所定のしきい値ＴＨ２９よりも大きいか、あるいは等しい場合）、黒ピーク抽出部２１からのピーク抽出信号のＯＮ、ＯＦＦを反転させた信号を用いてスコアを算出する。
【０１０５】
また、説明を省略するが、白ピークスコアリング部２４も、上述した黒ピークスコアリング部２３の構成と同様に、上述した構成にすることも可能である。
【０１０６】
以上のようにして、入力された画像信号から黒ピークと白ピークとを抽出し、黒および白のピーク信号およびそれぞれの反転信号からスコアを求め、ピーク画素数の割合によって求められたスコアを切り替えて、網点の判定を行うことにより、第１実施形態に比べ、処理の規模は大きくなるものの、より正確な網点判定が可能となる。
【０１０７】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、抽出手段によって、前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出し、比較手段によって、該抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較し、点数算出手段によって、該比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出した後、判定手段によって、点数に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定するようにしたので、正確に文字領域と網点領域とが分離できるので、入力された画像データから文字の誤抽出をなくし、網点領域のみを精度よく判定して抽出することができるという利点が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１実施形態よる画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 像域分離部９の構成を示すブロック図である。
【図３】 文字再抽出部１３の構成を示す回路図である。
【図４】 網点抽出部１２の構成を示すブロック図である。
【図５】 黒ピーク抽出部２１の構成を示すブロック図である。
【図６】 注目画素とその近傍画素との関係を説明するための概念図である。
【図７】 ０−１８０度方向黒線ピーク検出部３８の構成を示すブロック図である。
【図８】 注目画素を中心とする３×３マトリクスの画素およびその画素値を説明するための概念図である。
【図９】 ９０−２７０度方向黒線ピーク検出部３９の構成を示すブロック図である。
【図１０】 ４５−２２５度方向黒線ピーク検出部４０の構成を示すブロック図である。
【図１１】 １３５−３１５度方向黒線ピーク検出部４１の構成を示すブロック図である。
【図１２】 白ピーク抽出部２２の構成を示すブロック図である。
【図１３】 ０−１８０度方向白線ピーク検出部９４の構成を示すブロック図である。
【図１４】 ９０−２７０度方向白線ピーク検出部９５の構成を示すブロック図である。
【図１５】 ４５−２２５度方向白線ピーク検出部９６の構成を示すブロック図である。
【図１６】 １３５−３１５度方向白線ピーク検出部９７の構成を示すブロック図である。
【図１７】 黒ピークスコアリング部２３の一構成例を示すブロック図である。
【図１８】 白ピークスコアリング部２４の一構成例を示すブロック図である。
【図１９】 マトリクス生成部１００における、注目画素を中心とする１３×１３にマトリクス化された画素およびピーク抽出結果の一例を示す概念図である。
【図２０】 パターン比較部１０１の第１の処理例を説明するためのフローチャートである。
【図２１】 パターン比較部１０１の第２の処理例を説明するためのフローチャートである。
【図２２】 パターン比較部１０１の第３の処理例を説明するためのフローチャートである。
【図２３】 スコアリング部１０２に記憶されているデータ（スコア）の一例を示す概念図である。
【図２４】 連続ピーク判定部１０４の構成を示す回路図である。
【図２５】 網点判定部２５の第１の構成例を示すブロック図である。
【図２６】 網点判定部２５の第２の構成例を示すブロック図である。
【図２７】 網点判定部２５の第３の構成例を示すブロック図である。
【図２８】 本発明の第２実施形態による黒ピークスコアリング部２３の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
２１ 黒ピーク抽出部（抽出手段、黒ピーク抽出手段）
２２ 白ピーク抽出部（抽出手段、白ピーク抽出手段）
２３ 黒ピークスコアリング部（比較手段、点数算出手段）
２４ 白ピークスコアリング部（比較手段、点数算出手段）
２５ 網判定部（判定手段）
１００ マトリクス生成部
１０１ パターン比較部（比較手段）
１０２ スコアリング部（点数算出手段）
１０３ 最大スコア検出部（点数算出手段）
１０４ 連続ピーク判定部
１０５ セレクタ
１０１−１ パターン比較部（第１の比較手段）
１０２−１ スコアリング部（第１の点数算出手段）
１０３−１ 最大スコア検出部（第１の点数算出手段）
１０１−２ パターン比較部（第２の比較手段）
１０２−２ スコアリング部（第２の点数算出手段）
１０３−２ 最大スコア検出部（第２の点数算出手段）

Claims (15)

1. 入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理装置において、
   前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較手段と、
   前記比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出手段と、
   前記点数算出手段によって算出された点数のうち、最も大きい点数を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された点数に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理装置において、
   前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較手段と、
   前記比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出手段と、
   前記点数算出手段によって算出された点数のうち、最も大きい点数を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された点数を所定領域内で合計する合計手段と、
   前記合計手段による結果と所定の閾値とを比較することにより、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
3. 入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理装置において、
   前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較手段と、
   前記比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出手段と、
   前記点数算出手段によって算出された点数のうち、最も大きい点数を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された点数に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段の結果と、文字領域の抽出結果とに基づいて、文字抽出誤判定領域を抽出する誤判定領域抽出手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
4. 入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理装置において、
   前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較手段と、
   前記比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出手段と、
   前記点数算出手段によって算出された点数のうち、最も大きい点数を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された点数を所定領域内で合計する合計手段と、
   前記合計手段による結果と所定の閾値とを比較することにより、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定手段と、
   前記判定手段の結果と、文字領域の抽出結果とに基づいて、文字抽出誤判定領域を抽出する誤判定領域抽出手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
5. 前記抽出された文字抽出誤判定領域を前記文字領域抽出手段による結果から除去する
   ことを特徴とする請求項３または４記載の画像処理装置。
6. 前記抽出手段は、注目画素値と、該注目画素の近傍画素値の平均値とを比較することによって、前記所定の条件に合致する画素を抽出する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
7. 前記抽出手段は、注目画素値と、該注目画素の近傍画素値の最大値または最小値とを比較することによって、前記所定の条件に合致する画素を抽出する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
8. 前記抽出手段は、
   注目画素値と、該注目画素の近傍画素値の平均値または最大値とを比較することによって、前記所定の条件に合致する画素を抽出する黒ピーク抽出手段と、
   注目画素値と、該注目画素の近傍画素値の平均値または最小値とを比較することによって、前記所定の条件に合致する画素を抽出する白ピーク抽出手段と
   を具備することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
9. 前記抽出手段は、注目画素値と該注目画素の近傍画素値とを比較することによって、画素中の線分を構成する画素を、前記所定の条件に合致する画素として抽出する
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
10. 前記比較手段は、注目画素および該注目画素近傍の少なくとも４画素の合計５画素の位置関係を前記複数のパターンと比較する
    ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 前記点数算出手段は、前記比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する際、該点数を、前記比較手段によって比較される注目画素と該注目画素近傍の画素とのユークリッド距離の２乗に比例する値とする
    ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
12. 前記点数算出手段は、前記抽出手段によって抽出された画素が注目画素を含み、かつ所定数以上連続する場合、前記点数を変更する
    ことを特徴とする請求項１乃至４または１１のいずれかに記載の画像処理装置。
13. 前記比較手段は、
    前記抽出手段によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する第１の比較手段と、
    前記抽出手段によって抽出された画素を反転し、該反転した画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する第２の比較手段とを備え、
    前記点数算出手段は、
    前記第１の比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する第１の点数算出手段と、
    前記第２の比較手段によって比較された比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する第２の点数算出手段とを備え、
    前記判定手段は、
    前記抽出手段によって抽出された画素数に応じて、前記第１の点数算出手段によって算出された点数、または前記第２の点数算出手段によって算出された点数のどちらか一方に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する
    ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理装置。
14. 入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理方法において、
    前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出過程と、
    前記抽出過程によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較過程と、
    前記比較過程による比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出過程と、
    前記点数算出過程によって算出された点数のうち、最も大きい点数を検出する検出過程と、
    前記検出過程により検出された点数に基づいて、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定過程と
    を具備することを特徴とする画像処理方法。
15. 入力される画像データの文字領域と絵柄領域とを分離し、領域種類に応じて画像データに対する画像処理を施す画像処理方法において、
    前記画像データの画素値情報に基づいて所定の条件に合致する画素を抽出する抽出過程と、
    前記抽出過程によって抽出された画素と該画素の近傍画素との位置関係を、予め定められた複数のパターンと比較する比較過程と、
    前記比較過程による比較結果に基づいて、前記複数のパターンに対する一致度に応じた点数を算出する点数算出過程と、
    前記点数算出過程によって算出された点数のうち、最も大きい点数を検出する検出過程と、
    前記検出過程により検出された点数を所定領域内で合計する合計過程と、
    前記合計過程による結果と所定の閾値とを比較することにより、前記画像データの対象画素が網点領域か否かを判定する判定過程と
    を具備することを特徴とする画像処理方法。

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