JP3754721B2 - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像処理装置及びその方法に関し、画像データから下地領域を認識する画像処理装置及びその方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年の画像処理装置の発展に伴い、文字領域や絵柄領域を含む多値画像をその特徴に応じた領域に分割し、各領域ごとに符号化方法の切り替えを行うことによって符号化効率を高めたり、また、文字を含む領域を抽出して光学的文字読み取り（一般的にＯＣＲと呼ばれる）を行なったりする画像領域分割機能を備えた画像処理装置が提案されている。
【０００３】
従来の画像領域分割処理を行う画像処理装置においては、例えば特開昭６２−２２６７７０（像域分離装置）や特開平３−１２６１８１（文書画像の領域分割方法）に記載されているように、まず多値画像を所定の閾値に応じて２値化し、該２値画像から文字領域や写真、表などの領域を判定するものが大部分であった。また、例えば特開平４−２４８７６６（像域分離方式）に記載されているように、下地を「白」の領域として、文字領域と絵柄領域とを分離する方法等も提案されている。
【０００４】
また、近年のＤＴＰの急速な普及に伴い、文書等の画像も多様化してきているため、上記領域分割処理の方法も上述した方法に留まらず、多様化しつつある。
【０００５】
【発明が解決しようとしている課題】
上記従来の画像処理装置における画像領域分割処理においては、上述した様に多値画像に対してまず２値化処理を施すものが大部分であり、このような２値化処理を行う際に、画像下地の濃度を考慮せずに画像全体を固定の閾値で２値化してしまっていた。従って、下地色によっては必ずしも適切な２値化が行われず、領域分割結果に誤りが生ずるという欠点があった。
【０００６】
また、背景が白以外の濃度や色を持つ紙に印刷された文書には、やはり適切に対応することができなかった。
【０００７】
また、画像全体を１つの閾値で２値化してしまうために、例えば、表の枠内の濃度や色を変えることによって、それぞれに意味を持たせてある場合や、罫線を省略しているような場合には、それぞれの濃度や色の違い無視してしまい、表として認識できないという欠点があった。
【０００８】
本発明は上述した欠点を解決するためになされたものであり、画像全体の下地情報と、小領域を構成する小下地領域とをそれぞれ適切に抽出することが可能な画像処理装置及びその方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するために、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。
【００１０】
即ち、画像データから下地情報を検出する画像処理装置であって、前記画像データから平坦を構成する平坦画素を抽出し、該平坦画素の情報を用いてヒストグラムを作成する平坦画素抽出手段と、前記ヒストグラムの分布から下地情報を抽出する下地抽出手段と、前記下地情報から下地の種類が無地であるか否かを判定する判定手段と、下地の種類が無地の場合に、該平坦画素の情報から画像を構成する主な画素値を代表画素値として抽出する代表画素値抽出手段と、前記代表画素値の分布に基づいて部分的な下地情報を抽出する小下地領域抽出手段とを具備することを特徴とする。
【００１１】
例えば、前記平坦画素抽出手段は抽出された平坦画素のヒストグラムを作成し、前記下地抽出手段は前記ヒストグラムの分布から下地情報を抽出し、前記代表画素値抽出手段は前記ヒストグラムの分布から代表画素値を抽出することを特徴とする。
【００１２】
例えば、前記下地情報は、下地種類と下地濃度であることを特徴とする。
【００１３】
更に、前記画像データを前記代表画素値に基づいて量子化する量子化手段とを有し、前記小下地領域抽出手段は、前記量子化された画像データに基づいて部分的な下地情報を抽出することを特徴とする。
【００１４】
例えば、前記小下地領域抽出手段は、前記量子化された画像データから所定値を有する画素の連続領域を求め、該連続領域の矩形度に応じて下地であるか否かを判定することを特徴とする。
【００１５】
例えば、前記量子化手段は、前記画像データを前記代表画素値を中心とする所定幅で２値化することを特徴とする。
【００１６】
例えば、前記小下地領域抽出手段は、前記連続領域が下地であると判定されると、前記連続領域情報と、前記連続領域における濃度値を出力することを特徴とする。
【００１７】
例えば、前記連続領域における濃度値は、前記連続領域における前記代表画素値であることを特徴とする。
【００１８】
更に、前記画像データを平滑化する平滑化手段を有し、前記平坦画素抽出手段は、前記平滑化された画像データから平坦画素を抽出することを特徴とする。
【００１９】
例えば、前記画像データはカラー画像データであることを特徴とする。
【００２０】
また、上述した目的を達成するために、本発明の画像処理方法は以下の工程を備える。
【００２１】
即ち、画像処理装置に入力された画像データから下地情報を検出する前記画像処理装置の画像処理方法であって、該画像処理装置に入力された前記画像データから平坦を構成する平坦画素を抽出し、該平坦画素の情報を用いてヒストグラムを作成する平坦画素抽出工程と、前記ヒストグラムの分布から下地情報を抽出する下地抽出工程と、前記下地情報から下地の種類が無地であるか否かを判定する判定工程と、下地の種類が無地の場合に、該平坦画素の情報から画像を構成する主な画素値を代表画素値として抽出する代表画素値抽出工程と、前記代表画素値の分布に基づいて部分的な下地情報を抽出する小下地領域抽出工程とを有することを特徴とする。
【００２２】
上記構成により、画像データから平坦を構成する画素を抽出してヒストグラムを作成し、該ヒストグラムから下地情報を抽出し、また、該ヒストグラムから画像を構成する代表画素値を抽出し、該代表画素値の分布に基づいて部分的な下地情報を抽出することができるという特有の作用効果が得られる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る一実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
＜第１実施形態＞
図１は本実施形態のレーザビームプリンタ（ＬＢＰ）１１００の内部構造を示す断面図で、このＬＢＰ１１００は不図示のデータ源（ホストコンピュータ等）から文字パターンの登録や定型書式（フォームデータ）等の登録が行えるように構成されている。
【００２５】
図１において、１０００はＬＢＰ本体を示し、外部に接続されているホストコンピュータ等から供給される文字情報（文字コード）やフォーム情報或いはマクロ命令等を入力して記憶するとともに、それらの情報に従って対応する文字パターンやフォームパターン等を作成し、記録媒体である記録紙上に像を形成する。１３００は操作のための各種スイッチ及びＬＥＤ表示器等が配されている操作パネル、１１０１はＬＢＰ１１００全体の制御及びホストコンピュータから供給される文字情報等を解析するプリンタ制御ユニットである。このプリンタ制御ユニット１１０１は主に文字情報を対応する文字パターンのビデオ信号に変換してレーザドライバ１１０２に出力する他、入力された画像データに対して各種画像処理を施すことが可能である。
【００２６】
レーザドライバ１１０２は半導体レーザ１１０３を駆動するための回路であり、入力されたビデオ信号に応じて半導体レーザをオン・オフ切替している。レーザ光１１０４は回転多面鏡１１０５で左右方向に振られて静電ドラム１１０６上を走査する。これにより、静電ドラム１１０６上には文字パターンの静電潜像が形成される。この潜像は静電ドラム１１０６の周囲の現像ユニット１１０７により現像された後、記録紙に転写される。この記録紙にはカットシートを用い、カセット記録紙はＬＢＰ１１００に装着した用紙カセットに収納され、給紙ローラ１０９及び搬送ローラ１１１０と１１１１とにより装置内に取り込まれて、静電ドラム１１０６に供給される。
【００２７】
本実施形態は、上述したプリンタ制御ユニット１１０１において適切な下地認識処理を可能とすることを特徴とする。即ち、適切な下地認識処理を行うことにより、その後の２値化等、各種画像処理が該下地に応じて適切に実行されることを特徴とする。
【００２８】
図２に、上述したプリンタ制御ユニット１１０１において下地認識処理を行う構成を表す図である。同図に於いては１は入力された画像データを１画面分蓄積するフレームメモリである。２は平坦画素を抽出する平坦画素抽出部である。３はヒストグラムを格納するヒストグラムメモリである。ヒストグラムメモリ３は書き込みモードと読み込みモードとを備え、書き込みモードにおいては入力された値をアドレスとして、該アドレスが示す内容を１増やす。一方、読み込みモードにおいてはアドレスの示す内容を出力する。４はヒストグラムメモリ３からヒストグラムを読み出し、下地情報を抽出して出力する下地抽出部である。
【００２９】
５はヒストグラムメモリ３からヒストグラムを読み出し、代表画素値の情報を抽出して出力する代表画素値抽出部である。６は各代表画素値に基づいて、入力された画像データを量子化する量子化器である。７は量子化器６で量子化された画像データから小下地領域の情報を抽出する小下地領域抽出部である。
【００３０】
８は画像を入力する端子であり、例えばスキャナ等に接続され、該スキャナによって読み込まれた画像データを入力する。ここで、説明の簡略化のために、以降、入力画像データを１画素８ビット（「０」〜「２２５」の値をとり、「０」で黒を表す）で表現される白黒画像とする。また、９は下地情報を出力する端子であり、１０は代表画素値を出力する端子である。１１は小下地領域の座標やサイズ等の情報を出力する端子である。
【００３１】
１２はＣＰＵであり、上述した各構成を統括的に制御する。１３はＲＯＭであり、ＣＰＵ１２によって実行される動作プログラム等（後述する図５のフローチャートで示される処理等）を格納している。また、１４はＲＡＭであり、ＣＰＵ１２の作業領域として使用される。
【００３２】
以下、本実施形態における下地認識処理について、図３のフローチャートを参照して詳細に説明する。
【００３３】
図３のステップＳ１０１において、まず、端子８から入力された画像データはフレームメモリ１に格納される。１画面分の画像データが格納されたら、ＣＰＵ１２はヒストグラムメモリ３を「０」でクリアし、その他の各構成をリセットする。更に、ヒストグラムメモリ３を書き込みモードにセットする。
【００３４】
そして、ステップＳ１０２において、平坦画素抽出部２にフレームメモリ１から主走査順に画素値を読み込む。平坦画素抽出部２では読み込まれた画素が平坦を構成する画素であるか否かを判定し、平坦画素であると判断した場合に、その値を出力し、ヒストグラムメモリ３にヒストグラムを生成する（ステップＳ１０３）。ここで、図４に、平坦画素抽出部２の詳細構成を示す。
【００３５】
図４において、２１〜２３はラインバッファであり、ＦＩＦＯメモリで構成される。２４はラインバッファ２１〜２３から注目画素の周囲の画素値を読み出し、平均値を求める演算器である。２５〜２７はラインバッファであり、ＦＩＦＯメモリで構成される。２８はラインバッファ２５〜２７から注目画素の周囲の画素の平均値を読みだし、そのうちの最小値と最大値の差分値を求める差分算出器である。２９は比較器であり、差分抽出器２８からの入力値と所定の閾値Ｔ１とを比較し、閾値Ｔ１よりも入力値の方が大きければ「１」を、そうでなければ「０」を出力する。３０は後段のヒストグラムメモリ３のアドレスを生成するアドレス生成器である。また、３１は画素値を主走査順に入力する端子であり、３２は比較器２９の出力をヒストグラムメモリ３に出力する端子、３３はアドレスをヒストグラムメモリ３に出力する端子である。
【００３６】
図４に示す平坦画素抽出部２おいて、端子３１から入力された画素値はラインバッファ２１に入力され、ラインバッファ２１〜２３によって３ライン分の画素値が格納される。これらのラインバッファによって、注目画素を中心とする平均値の３×３画素ブロックを形成することができる。これらの値は順次、演算器２４に入力され、該ブロック内の画素の平均値を求める。求められた平均値はラインバッファ２５に入力され、ラインバッファ２５〜２７によって３ライン分の平均値が格納される。これらのラインバッファによって、注目画素を中心とする平均値の３×３画素ブロックを形成する。これらの値は順次、差分抽出器２８に入力される。差分抽出器２８では、３×３画素ブロックの平均値のうち最大値と最小値を抽出し、その差分を求める。求められた差分値は比較器２９に入力されて、閾値Ｔ１と比較される。一方、注目画素の平均値はアドレス生成器３０に入力される。アドレス生成器３０は比較器２９の出力が「０」の時のみヒストグラムメモリ３のアドレスをカウントアップし、該アドレスを端子３３から出力する。また、端子３２からは比較器２９の出力がヒストグラムメモリ３に出力される。
図２に戻って、ヒストグラムメモリ３は、画素のタイミングに従って図４に示す比較器２９の出力とアドレス生成器３０の出力とを入力する。比較器２９の出力が「０」の時、ヒストグラムメモリ３はアドレス生成器３０の示すアドレスの内容に「１」を加え、格納する。即ち、注目画素の周辺画素の平均値ブロックにおける最大値と最小値との差分が所定値Ｔ１よりも小さい場合にのみ、ヒストグラムメモリ３への書き込みが行われる。
【００３７】
ここで、本実施形態において作成されるヒストグラムの代表的な例を図５に示す。図５の（ａ）は、写真等の画像全体が滑らかな階調を持つ画像や、下地に何らかの絵柄がある画像のヒストグラム例を示す。図５の（ｂ）は、無地の下地（Ｋ１）に文字や線画（Ｋ２）がある画像のヒストグラム例を示す。図５の（ｃ）は無地の下地（Ｋ１）に濃度の異なる小領域の下地（Ｋ２）と、文字や線画（Ｋ３）がある画像のヒストグラム例を示す。
【００３８】
フレームメモリ１に格納された１画面分の画像データの全画素について、上述したようにヒストグラム作成処理が終了したら、ステップＳ１０４に進んでＣＰＵ１２は下地抽出部４を動作させる。
【００３９】
ここで、図６に下地抽出部４の詳細構成を示す。図６において４１は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ２とを比較し、閾値Ｔ２よりも入力値の方が大きければ入力値を、そうでなければ「０」を出力する。４２は比較器４１から出力されるヒストグラムを格納するヒストグラムメモリである。４３はヒストグラムメモリ４２に格納されたヒストグラムより最大頻度を検出し、該最大頻度を与える画素値（以下、下地濃度候補値と呼称する）を出力する下地濃度候補値検出器である。４４はヒストグラムにおいて頻度「０」である画素値うち、下地濃度候補値に最も近い２値（下地濃度候補値よりも小さな値及び大きな値）を抽出し、その差分を求める裾検出器である。４５は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ３とを比較し、閾値Ｔ３よりも入力値の方が大きければ「１」を、そうでなければ「０」を出力する。４６はラッチであり、下地濃度候補値を格納し、比較器４５の出力が「０」の時のみラッチの内容を出力する。４７はヒストグラムメモリ３から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込む端子である。４８はラッチ４６の内容を出力する端子であり、４９は比較器４５の出力を出力する端子である。
【００４０】
下地抽出部４においては、端子４７を経て、ヒストグラムメモリ３から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込み、比較器４１に入力する。比較器４１は該頻度値を所定の閾値Ｔ２と比較し、Ｔ２以上の頻度値だけをヒストグラムメモリ４２の対応する番地に書き込み、それ以外には「０」を書き込む。このように、全２５５レベルの各頻度値について比較を行い、その値をヒストグラムメモリ４２に書き込んだら、下地濃度候補値検出器４３はヒストグラムメモリ４２の内容のうち、最大頻度を持つ画素値を下地濃度候補値として読み出し、ラッチ４６に格納する。その後、裾検出器４４は、頻度「０」である画素値のうち、下地濃度候補値に最も近い２値（下地濃度候補値よりも小さな値及び大きな値）を抽出し、その差分を求める。例えば、図５に示す各ヒストグラム例においては、下地濃度候補値に最も近い２値はＳ０及びＳ１である。従って、裾検出器４４は（Ｓ１−Ｓ０）を出力する。
【００４１】
裾検出器４４からの出力は比較器４５に入力され、閾値Ｔ３と比較される。比較器４５では、閾値Ｔ３よりも入力値の方が小さければ「０」を出力し、比較器４５の出力が「０」である時、ラッチ４６はその内容を下地濃度として端子４８より出力し、端子４９から下地の種類が無地であることを表す「０」を出力する。一方、比較器４５の出力が「１」である時、ラッチ４６の内容は出力されず、端子４９から下地の種類が無地でない、何らかの柄であることを表す「１」を出力する。尚、閾値Ｔ３は入力された画像の読み取り精度によって決定され、例えば無地の画像を読み取った場合の分散値等に基づいて決定する。
【００４２】
図２に戻り、下地抽出部４からは以上説明した様に、下地濃度及び下地種類を示す信号が端子９から出力される。
【００４３】
図３において処理は次にステップＳ１０５に進み、下地抽出部４から出力された下地の種類を示す信号がＣＰＵ１２に参照され、ＣＰＵ１２は下地の種類が無地（比較器４５の出力が「０」）である時のみ、ステップＳ１０６に進んで代表画素値抽出部５を動作させる。即ち、下地の種類が無地でない、即ち何らかの柄である場合（比較器４５の出力が「１」）、ＣＰＵ１２は代表画素値抽出部５を動作させず、従って後段の量子化器６及び小下地領域抽出部７も動作されず、下地認識処理を終了する。
【００４４】
ここで、図７に代表画素値抽出部５の詳細構成を示す。５１は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ４とを比較し、閾値Ｔ４よりも入力値の方が大きければ入力値を、そうでなければ「０」を出力する。５２は比較器５１から出力されたヒストグラムを格納するヒストグラムメモリである。５３はヒストグラムメモリ５２から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込んで極大値を検出し、該極大値を与える画素値を順次出力する極大値検出器である。５４はヒストグラムメモリ５２から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込んで極小値を検出し、該極小値を与える画素値を順次出力する極小値検出器である。例えば、図５に示す各ヒストグラム例においては、極大値を与える画素値とはＫ１〜Ｋ３であり、極小値を与える値とはＶ０〜Ｖ３である。
【００４５】
５５は極大値と極小値との差分を求める極大極小差分器である。即ち、各極大値について、その両側の極小値の頻度値との差分を求め、その大きい方を差分値として出力する。５６は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ５とを比較し、閾値Ｔ５よりも入力値の方が大きければ「１」を、そうでなければ「０」を出力する。５７はラッチであり、極大値検出器５３から出力された極大値を格納し、比較器５６の出力が「１」の時のみラッチの内容を出力する。５８はカウンタであり、比較器５６の出力が「１」の時に１を加算する。５９はラッチ５７の値（代表画素値）を格納しておく代表画素値メモリである。６０はヒストグラムメモリ３から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込む端子、６１は代表画素値メモリ５９の内容を出力する端子、６２はカウンタ５８の内容を出力する端子である。
【００４６】
代表画素値抽出部５においては、その動作に先立ってＣＰＵ１２によりカウンタ５８の内容が「０」にクリアされる。そして端子６０より、ヒストグラムメモリ３から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込み、比較器５１に入力する。比較器５１では各頻度値を閾値Ｔ４と比較し、閾値Ｔ４以上の頻度値だけをヒストグラムメモリ５２の所定の番地に書き込み、それ以外は「０」を書き込む。全２５５レベルの各頻度値について比較を行い、その値をヒストグラムメモリ５２に書き込んだら、極大値検出器５３と極小値検出器５４はヒストグラムメモリ５２から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込み、極大値を示す画素値（Ｋｎ）と極小値を表す画素値（Ｖｎ）を順次求める。以下、Ｈ（ｘ）で画素値ｘにおける頻度値を示すとする。そして、極大値検出器５３によって得られた極大値（Ｈ（Ｋｎ））はラッチ５７に保持される。
極大値（Ｈ（Ｋｎ））について次の極小値（Ｈ（Ｖｎ＋１））が得られた時、極大極小差分器５５では（Ｈ（Ｋｎ）−Ｈ（Ｖｎ））と（Ｈ（Ｋｎ）−Ｈ（Ｖｎ＋１））を求め、該差分の大きい方を比較器５６に出力する。比較器５６ではこの値と閾値Ｔ５とを比較し、入力値の方が大きければ「１」を出力する。比較器５６の出力が「１」である時、カウンタ５８の内容を１加算し、カウンタ５８の内容をアドレスとしてラッチ５７の内容を代表画素値メモリ５９に書き込む。従って、代表画素値メモリ５９には図５において極大値として示されるＫ１〜Ｋ３に対応する画素値が格納される。そして、代表画素値メモリ５９の内容は端子６１から、カウンタ５８の内容（代表画素値個数Ｐ）は端子６２から読み出すことができる。これらの値は、図２に示す量子化器６と小下地領域抽出部７に入力されると同時に、端子１１から読み出すことが可能である。
【００４７】
以上の様にして代表画素値が求められたら、処理はステップＳ１０７に進む。そして、ＣＰＵ１２は得られた各代表画素値Ｑｉ（ｉ＝１〜Ｐ）毎に、量子化器６と小下地領域抽出部７を動作させる（ステップＳ１０７，１０８）。
【００４８】
ステップＳ１０７において量子化器６は、図７に示す代表画素値メモリ５９から代表画素値Ｑｉを、また、フレームメモリ１から画素データを読み出し、該フレームメモリ１から読み込んだ画素のうち、「Ｑｉ−α」と「Ｑｉ＋α」の間にある値を持つ画素を「１」、それ以外の画素を「０」とすることにより、量子化する。即ち、図５に示される各極大値Ｋ１〜Ｋ３をそれぞれ中心としたα幅分の画素のみが「１」、それ以外が「０」に量子化される。即ち、Ｑｉにより量子化幅（Ｑｉ±α）が決定される。尚、αは所定の値であり、例えば無地の画像を読み取った時の分散値等に基づいて決定する。
【００４９】
そしてステップＳ１０８に進み、量子化された画像は小下地領域抽出部７に入力される。小下地領域抽出部７では、量子化結果が「１」である画素の連続する領域（画素塊）を抽出し、各画素塊毎にその矩形度を抽出し、該矩形度によって小下地領域であるか否かを判定する。
【００５０】
図８に、小下地領域抽出部７の詳細構成を示す。図８において、７０は量子化画像を格納するフレームメモリであり、７１は画素塊を抽出する画素塊抽出器、７２はフラグメモリ、７３は抽出された画素塊の情報を格納する画素塊メモリである。尚、フラグメモリは各画素が画素塊に含まれるか否かを示すフラグを格納するものであり、従って、フレームメモリ７０とフラグメモリとは同容量を備える。７４は画素塊の外接矩形を算出する外接矩形算出器であり、７５は該矩形度を算出する矩形度算出器である。７６は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ６とを比較し、閾値Ｔ６よりも入力値の方が大きければ「１」を、そうでなければ「０」を出力する。７７はラッチであり、画素塊の外接矩形の座標や大きさの情報を格納し、比較器７６の出力が「１」のときのみラッチの内容を出力する。７８は代表画素値とラッチ７７からの外接矩形情報を格納する小下地領域メモリである。
【００５１】
また、７９は量子化器６で量子化された画像を入力する端子、８０は代表画素値抽出部５より、量子化器６で使用した代表画素値を図７に示す代表画素値メモリ５９から読み込む端子、８１は小下地領域メモリ７８の内容を図２に示す端子１１に出力するための端子である。
【００５２】
小下地領域抽出部７の動作に先だって、ＣＰＵ１２によりフラグメモリ７２が「０」にリセットされる。そして、端子７９から量子化された画像が入力され、フレームメモリ７０に格納される。１画面分の画像が格納されると、画素塊抽出部７１はフレームメモリ７０の画素を主走査順に走査して画素値が「１」である画素を探索し、画素値が「１」の画素を見つけるとフラグメモリ７２において対応するアドレスの値（フラグ）を読み込む。そして該フラグが「１」であれば次の画素の探索を行い、「０」であれば画素塊の抽出を行う。ここで、画素塊の抽出は特にその方法を限定せず、例えばチェイン符号の算出方法と同様の手法を適用しても良い。この場合、抽出された画素塊はチェイン符号の形でその形状が表され、その位置座標と共に画素塊メモリ７３に順次格納される。そして、抽出された画素塊に含まれる画素については、フラグメモリ７２の対応する位置の値を「１」とする。従って、フラグメモリ７２においてフラグが「０」である画素のみに対して画素塊を抽出すれば良く、既に画素塊に含まれるとして処理された画素を再度処理してしまうことを避けることができ、処理時間が短縮される。
【００５３】
以上説明した様にして画素塊抽出器７１において１画面分の画素塊が抽出されたら、画素塊メモリ７３に格納されている画素塊の情報を順次読み出し、外接矩形算出器７４に入力する。外接矩形算出器７４においては、画素塊の情報から最上、最下、最右、最左の画素を求め、これらの画素を含む矩形を生成する。この矩形情報と画素塊の形状とが矩形度算出器７５に入力される。この様子を図９に模式的に示す。図９において、斜線部が連続した平坦画素値を持つ画素塊であり、該画素塊の最上、最下、最右、最左の各画素が２０１，２０２，２０３，２０４で示される。そして、画素２０１，２０２，２０３，２０４を含む矩形を生成する。
【００５４】
矩形度算出器７５では、画素塊メモリ７３から画素塊情報を読み込み、前記外接矩形から内側にβ画素の幅の領域を求め、この領域内で画素塊に属する画素の数を計数する。そして該計数値をβ画素幅の領域内の全画素数で割ったものを矩形度として、比較器７６に出力する。即ち、β画素幅内に属する画素塊が大きければ、当該画素塊は矩形である可能性が高い、即ち矩形度が高いと判断する。尚、βの値は各装置に応じて適当な値を適宜設定すれば良い。
【００５５】
この時、ラッチ７７では外接矩形情報及び画素塊の位置情報を、外接矩形算出器７５及び画素塊メモリ７３から入力して保持しておく。比較器７６では、算出された矩形度と閾値Ｔ６とを比較し、矩形度がＴ６よりも大きい場合に「１」を出力し、ラッチ７７に保持されている外接矩形情報及び画素塊の位置情報を、小下地領域の情報として、端子８０から入力した画素代表値と共に小下地領域メモリ７８に格納する。小下地領域メモリ７８に格納された小下地領域情報は端子８１から出力され、即ち、図２に示す端子１１から出力することができる。
【００５６】
続いて処理はステップＳ１０９に進み、全ての代表画素値ＱｉについてステップＳ１０７の量子化、及びステップＳ１０８の小下地領域抽出が終了したか否かを判断し、未終了であればステップＳ１０７に戻って処理を繰り返す。
【００５７】
以上説明したように量子化器６及び小下地領域抽出部７における処理を代表画素値Ｑｉの数分（Ｐ回）繰り返すことにより、各代表画素値Ｑｉ毎に、小下地領域情報が抽出される。
【００５８】
従って、図２において端子９から下地情報が、端子１０から全ての代表画素値が、端子１１から各代表画素値毎に小下地領域情報が出力される。
【００５９】
このようにして本実施形態で得られる情報は種々の画像処理において有用であるが、以下、該情報を利用する例を挙げて説明する。
【００６０】
例えば、図２で説明した構成の後段に２値化器を設ける場合について考える。すると、該２値化器においては、注目画素が端子１１から出力された小下地領域に含まれている場合には、該注目画素を端子１０から出力された対応する代表画素値と比較し、代表画素値に所定範囲内で近ければ該注目画素は下地であると判断し、そうでなければ下地領域内の文字等の情報を構成する画素として、２値化を行うことができる。また、注目画素が小下地領域に含まれていない場合には、端子９から出力された下地濃度と比較し、下地濃度に近ければ下地とし、そうでなければ文字等の情報を構成する画素として２値化することができる。
【００６１】
従って、小領域における下地濃度を考慮した適切な２値化処理を施すことができる。
【００６２】
以上説明した様に本実施形態によれば、画像データから平坦画素を抽出してその画素塊を検出することにより、下地情報、全ての代表画素値、及び該代表画素値で構成される小下地領域を抽出することができる。従って、表の枠内の小下地領域濃度を任意に変更している場合等において、例えば罫線を省略していても、各枠を適切にそれぞれの矩形情報として認識することができる。
【００６３】
尚、本実施形態においては入力画像を８ビットの白黒画像として説明を行ったが、これに限定されるものではなく、カラー画像であっても同様の処理を行うことが可能である。即ち、例えばＲＧＢやＹＭＣＫの各色毎に上記と同様の処理を行い、下地の領域を比較することで下地情報や小下地領域の抽出を行うことができる。
【００６４】
＜第２実施形態＞
以下、本発明に係る第２実施形態について説明する。
【００６５】
第２実施形態を適用した画像処理装置の構成は上述した第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。図１０に、第２実施形態のプリンタ制御ユニット１１０１において、下地認識処理を行う構成を示す。同図に於いて、上述した第１実施形態の図２と同様の構成には同一番号を付し、説明を省略する。
【００６６】
１０１は入力されたフルカラーＲＧＢ画像データ（２４ビット／画素）を１画面分蓄積するフレームメモリである。１０２は主走査順に画素を読み出し、ＲＧＢ画像データを均等色空間であるＣＩＥ１９７６ Ｌ*ａ*ｂ*に変換する色変換器である。１０３は入力したＬ*ａ*ｂ*値を４：２：２にサブサンプリングするサブサンプリング器である。１０４は平坦画素を抽出する平坦画素抽出部である。１０５はヒストグラムを格納するヒストグラムメモリである。尚、このヒストグラムはＬ*，ａ*，ｂ*の３軸からなる立体的なものとなる。ヒストグラムメモリ１０５には書き込みモードと読み込みモードがあり、書き込みモードでは入力された値をアドレスとし、該アドレスが示す内容を１増やす。一方、読み込みモードではアドレスの示す内容を出力する。１０６はヒストグラムメモリ１０５からヒストグラムを読み出し、下地情報を出力する下地抽出部である。１０７はヒストグラムメモリ１０５からヒストグラムを読み出し、代表画素値の情報を抽出して出力する代表画素値抽出部である。１０８は各代表画素値に基づいて、入力された画像データを量子化する量子化器である。
【００６７】
１１０はフルカラーＲＧＢ画像データを入力する端子であり、例えばスキャナ等に接続され、該スキャナによって読み込まれた画像データを入力する。また、１１１は下地情報を出力する端子であり、１１２は代表画素値を出力する端子である。１１３は小下地領域の座標やサイズ等の情報を出力する端子である。
【００６８】
端子１１０から入力されたＲＧＢ画像データはフレームメモリ１０１に格納される。１画面分の画像データが格納されたら、ＣＰＵ１２はヒストグラムメモリ１０５を「０」でクリアし、各構成をリセットする。さらに、ヒストグラムメモリ１０５を書き込みモードに設定する。次いで、色変換器１０２にフレームメモリ１０１から主走査順に画素値を読み込む。読み込まれたＲＧＢの値はＬ*ａ*ｂ*に変換されて出力される。出力されたＬ*ａ*ｂ*はサブサンプリング器１０３において４：２：２にサブサンプリングされ、出力される。
【００６９】
そして平坦画素抽出部１０４では、読み込まれた画素が平坦を構成する画素であるか否かを判定し、平坦画素であると判断した場合に、その値を出力する。ここで、図１１に平坦画素抽出部１０４の詳細構成を示し、説明する。
【００７０】
図１１において、１４５〜１４７はそれぞれＬ*，ａ*，ｂ*値を主走査順に入力する端子である。１２１〜１２９はラインバッファであり、ＦＩＦＯメモリで構成される。１３０〜１３２はラインバッファ１２１〜１２９から注目画素の周囲の画素値を読み出し、それぞれの平均値を求める演算器である。演算器１３０はラインバッファ１２１〜１２３からＬ*の平均値を算出し、演算器１３１はラインバッファ１２４〜１２６からａ*の平均値を算出し、演算器１３２はラインバッファ１２７〜１２９からｂ*の平均値を算出する。
【００７１】
また、１３３〜１４１もラインバッファであり、ＦＩＦＯメモリで構成される。１４２はラインバッファ１３３〜１４１から注目画素の周囲の画素の平均値を読み出し、色差を計算してその最大色差値を求める色差演算器である。１４３は比較器であり、色差演算器１４２からの入力値と閾値Ｔ７とを比較し、閾値Ｔ７よりも入力値の方が大きければ「１」を、そうでなければ「０」を出力する。１４４はヒストグラムメモリ１０５のアドレスを生成するアドレス生成器である。１４７は比較器１４３の出力をヒストグラムメモリ１０５に出力する端子であり、１４８はアドレス生成器１４４において生成されたアドレスをヒストグラムメモリ１０５に出力する端子である。
【００７２】
図１１に示す平坦画素抽出部２において、端子１４５，１４６，１４７から入力された画素値は、まずそれぞれラインバッファ１２１，１２４，１２７に入力される。そして、ラインバッファ１２１〜１２３によって３ライン分の画素値Ｌ*が格納され、ラインバッファ１２４〜１２６によって３ライン分の画素値ａ*が格納され、ラインバッファ１２７〜１２９によって３ライン分の画素値ｂ*が格納される。これらラインバッファ１２１〜１２９によって、注目画素を中心とする３×３画素ブロックが形成される。これら各ラインバッファ１２１〜１２９の値は、順次、演算器１３０〜１３２に入力され、平均値が求められる。求められた平均値はラインバッファ１３３，１３６，１３９にそれぞれ入力され、ラインバッファ１３３〜１４１によって、３ライン分の平均値が格納される。即ち、これらのラインバッファ１３３〜１４１によって、注目画素を中心とする平均値の３×３画素ブロックを形成する。これらの値は順次、色差演算器１４２に入力され、該３×３画素ブロックの注目画素におけるＬ*ａ*ｂ*平均値と、Ｌ*ａ*ｂ*平均値間における色差を検出し、その最大値を求める。
【００７３】
ここで、注目画素のＬ*ａ*ｂ*平均値（Ｌ*0，ａ*0，ｂ*0）と隣接する任意の画素のＬ*ａ*ｂ*平均値を（Ｌ*n，ａ*n，ｂ*n）とすると、その色差εは以下に示す（１）式で与えられる。尚、以下、「Ａ^r」でＡのｒ乗を示すとする。
【００７４】
ε＝((Ｌ*0−Ｌ*n)^2＋(ａ*0−ａ*n)^2＋(ｂ*0−ｂ*n)^2)^(1/2) …（１）
色差演算器１４２では、求められた色差のうちの最大値を出力する。該最大値は比較値１４３に入力され、閾値Ｔ７と比較される。一方、注目画素の各Ｌ*，ａ*，ｂ*の平均値はアドレス生成器１４４に入力される。アドレス生成器１４４では、比較器１４３の出力が「０」である場合にのみ動作し、ヒストグラムメモリ１０５のアドレスを端子１４８から出力する。また、端子１４７からは比較器１４３の出力がヒストグラムメモリ１０５に出力される。
【００７５】
図１０に戻り、ヒストグラムメモリ１０５は、画素のタイミングに従って、図１１に示す比較器１４３の出力とアドレス生成器１４４の出力とを入力する。比較器１４３の出力が「０」の時、ヒストグラムメモリ１０５はアドレス生成器１４４の示すアドレスの内容に「１」を加え、格納する。即ち、注目画素の周辺画素の平均値ブロックにおける色差の最大値が所定値Ｔ７よりも小さい場合にのみ、ヒストグラムメモリ１０５への書き込みが行われる。
【００７６】
フレームメモリ１０１内の全画素についてこの作業が終了した時、ＣＰＵ１２は下地抽出部１０６を動作させる。図１２に、下地抽出部１０６の詳細構成を示す。図１２において、１６０は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ８とを比較し、閾値Ｔ８よりも入力値の方が大きければ入力値を、そうでなければ「０」を出力する。１６１は比較器１６０から出力されたヒストグラムを格納するヒストグラムメモリである。１６２はヒストグラムメモリ１６１内のヒストグラムより最大頻度を検出し、該最大頻度を与える値を下地濃度候補値として出力する下地濃度候補値検出器である。
【００７７】
１６３は、下地濃度候補値の周辺において、ヒストグラムにおいて頻度が所定の閾値Ｔ９以下である画素のうち最も遠いものを求める半径検出器である。１６５はラッチであり、下地濃度候補値を格納する。１６６はヒストグラムメモリ１０５から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込む端子である。１６７はラッチ１６５の内容を出力する端子である。
【００７８】
図１２に示す下地抽出部１０６においては、端子１６６を経て、ヒストグラムメモリ１０５から画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込み、比較器１６０に入力する。比較器１６０では該頻度値を閾値Ｔ８と比較し、閾値Ｔ８以上の頻度値だけをヒストグラムメモリ１６１の所定の番地に書き込み、それ以外は「０」を書き込む。全２５５レベルに対応する頻度値について比較を行い、その値をヒストグラムメモリ１６１に書き込んだら、下地濃度候補値検出器１６２は、ヒストグラムメモリ１６１において最大頻度である画素値を下地濃度候補値として読み出し、ラッチ１６５に格納する。その後、半径検出器１６３は、下地濃度候補値の周辺において、ヒストグラムにおいて頻度が閾値Ｔ９以下である画素のうち最も遠いものを求める。この値は比較器１６４に入力されて閾値Ｔ１０と比較される。比較器１６４の出力が「０」である場合、ラッチ１６５はその内容を下地濃度として端子１６７より出力し、端子１６８からは下地の種類が無地であることを表す「０」を出力する。
【００７９】
一方、比較器１６４の出力が「１」である場合、ラッチ１６５からはその内容を出力せず、端子１６８から下地の種類が無地でない、即ち何らかの柄であることを表す「１」を出力する。尚、閾値Ｔ１０は入力された画像の読みとり精度によって決定され、例えば無地の画像を読み取った時の分散値等から決定する。
図１０に戻り、下地抽出部１０６からは以上説明した様に、下地濃度及び下地の種類を示す信号が端子１１１から出力される。
【００８０】
そして、下地の種類を示す信号がＣＰＵ１２に参照され、ＣＰＵ１２は下地の種類が無地（比較器１６４の出力が「０」）である時のみ、代表画素値抽出部１０７を動作させる。即ち、下地の種類が無地でない、即ち何らかの柄である場合（比較器１６４の出力が「１」）、ＣＰＵ１２は代表画素値抽出部１０７を動作させず、従って後段の量子化器１０８及び小下地領域抽出部７も動作されない。
【００８１】
図１３に、代表画素値抽出部１０７の詳細構成を示す。図１３において、１７０は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ１１とを比較し、閾値Ｔ１１よりも入力値の方が大きければ入力値を、そうでなければ「０」を出力する。１７１はヒ比較器１７０から出力されるヒストグラムを格納するヒストグラムメモリである。１７２はヒストグラムメモリ１７１から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込み、頻度が「０」でない値の群を抽出し、その中で最も頻度の高いものを代表候補値とする代表候補検出器である。１７３は代表候補値検出器１７２で抽出された代表候補値のうち、頻度が所定の閾値Ｔ９以下の値で、最も離れたもの同士の距離を求める直径検出器である。尚、この閾値Ｔ９は、上述した図１２に示す下地抽出部１０６において半径検出器１６３で使用した閾値に等しい。
【００８２】
１７４は比較器であり、入力値と所定の閾値Ｔ１２とを比較し、閾値Ｔ１２よりも入力値の方が大きければ「１」を、そうでなければ「０」を出力する。１７５はラッチであり、代表候補値を格納し、比較器１７４の出力が「１」の時のみラッチの内容を出力する。１７６はカウンタであり、比較器１７４の出力が「１」の時に「１」を加算するカウンタである。１７７はラッチ１７５の値、即ち代表画素値を格納しておく代表画素値メモリである。
【００８３】
また、１７８はヒストグラムメモリ１０５から、画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込む端子、１７９は代表画素値メモリ１７７の内容を出力する端子、１８０はカウンタ１７６の内容を出力する端子である。
【００８４】
代表画素値抽出部１０７の動作に先立って、ＣＰＵ１２はカウンタ１７６の内容を「０」とする。そして、端子１８０より、ヒストグラムメモリ１０５から画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込み、比較器１７０に入力する。比較器１７０では頻度値を閾値Ｔ１１と比較し、閾値Ｔ１１以上の頻度値だけをヒストグラムメモリ１７１の所定の番地に書き込み、それ以外は「０」を書き込む。全２５５レベルの頻度値について比較を行い、その値をヒストグラムメモリ１７１に書き込んだら、代表候補値検出器１７２はヒストグラムメモリ１７１から画素値「０」から順に対応する頻度値を読み込む。そして、該頻度値が「０」でなく、既に抽出した頻度値の群に属さない値を検出すると、それらに隣接する値の頻度値で「０」でないものを抽出して群を形成し、該群において最大頻度を持つ画素値を代表候補値として出力する。
【００８５】
比較器１７４では、該代表候補値と閾値Ｔ１２を比較する。そして、比較器１７４の出力が「１」の時、カウンタ１７６の内容に「１」加算し、カウンタ１７６の内容をアドレスとして、ラッチ１７５の内容を代表画素値メモリ１７７に書き込む。そして、代表画素値メモリ１７７の内容は端子１７９から、カウンタ１７６の内容（代表画素値個数Ｐ）は端子１８０から読み出される。これらの値は、図２に示す量子化器１０８と小下地領域抽出部７に入力されると同時に、端子１１から読み出すことが可能である。
【００８６】
以上の様にして代表画素値が求められたら、ＣＰＵ１２は各代表画素値Ｑｉ（ｉ＝１〜Ｐ）毎に、量子化器１０８と小下地領域抽出部７を動作させる。
【００８７】
量子化器１０８では、図１３に示す代表画素値メモリ１７７から代表画素値Ｑｉを、また、サブサンプリング部１０３から画素データを読み出し、該サブサンプリング部１０３から読み込んだ画素のうち、「Ｑｉ−γ」と「Ｑｉ＋γ」の間にある値を持つ画素を「１」、それ以外の画素を「０」とすることにより、量子化する。尚、γは所定の値であり、例えば無地の画像を読み取った時の分散値等に基づいて決定する。
【００８８】
量子化器１０８において量子化された画像は、小下地領域抽出部７に入力される。小下地領域抽出部７では、上述した第１実施形態と同様に、量子化結果が「１」の画素塊を抽出し、各画素塊ごとに矩形度を抽出し、該矩形度によって小下地領域を判定する。
【００８９】
以上説明したような量子化器１０８及び小下地領域抽出部７における処理を代表画素値Ｑｉの数分（Ｐ回）繰り返すことにより、各代表画素値Ｑｉ毎に、小下地領域情報が抽出される。
【００９０】
従って、図１０において端子１１１から下地情報が、端子１１２から全ての代表画素値が、端子１１３から各代表画素値毎に小下地領域情報が出力される。
【００９１】
以上説明した様に第２実施形態によれば、カラー画像を均等色空間に変換した後に平坦画素を抽出し、その色差に応じて、下地情報、全ての代表画素値、及び該代表画素値で構成される小下地領域を抽出することができる。従って、表の枠内の色を任意に変更している場合等においても、各枠を適切にそれぞれの矩形情報として認識することができる。
【００９２】
＜第３実施形態＞
以下、本発明に係る第３実施形態について説明する。
【００９３】
第３実施形態を適用した画像処理装置の構成は上述した第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。図１４に、第３実施形態のプリンタ制御ユニット１１０１において、下地認識処理を行う構成を示す。同図に於いて、上述した第１実施形態の図２及び第２実施形態の図１０と同様の構成には同一番号を付し、説明を省略する。
【００９４】
図１４において、３０１はフレームメモリ１０１から主走査順に画素を読み出し、ＲＧＢ画像データを均等色空間であるＣＩＥ１９７６ Ｌ*ａ*ｂ*のＬ*に変換する輝度変換器である。３０２は入力された８ビットのＬ*データを６ビットに線形量子化する量子化器である。３０３は量子化されたＬ*データから平坦画素を抽出する平坦画素抽出部である。３０４はヒストグラムを格納するヒストグラムメモリであり、このヒストグラムは６ビットで示される分のＬ*の値を持つ。ヒストグラムメモリ３０５は書き込みモードと読み込みモードとを有し、書き込みモード時には入力された値をアドレスとし、該アドレスが示す内容を「１」増やす。一方、読み込みモード時にはアドレスの示す内容を出力する。３０５はヒストグラムメモリ３０４からヒストグラムを読み出し、下地情報を出力する下地抽出部である。３０６はヒストグラムメモリ３０４からヒストグラムを読み出し、代表画素値の情報を抽出し、８ビットに拡張して出力する代表画素値抽出部である。３０７はＬ*データを１画面分蓄積するフレームメモリである。
【００９５】
図１４において、まず端子１１０から入力された８ビット表現のＲＧＢ画像データはフレームメモリ１０１に格納される。１画面分の画像データが格納されたら、ＣＰＵ１２はヒストグラムメモリ３０４を「０」でクリアし、各構成をリセットする。さらに、ヒストグラムメモリ３０４を書き込みモードに設定する。
【００９６】
そして、輝度変換器３０１にフレームメモリ１０１から主走査順に画素値を読み込む。読み込まれたＲＧＢの値は８ビットのＬ*に変換され、出力される。
【００９７】
色変換された８ビットの各画素値は、量子化器３０２で６ビットに変換されることにより、平滑化が施される。
【００９８】
平坦画素抽出部３０３では、量子化器３０２から出力された画素が平坦を構成する画素であるか否かを判定し、平坦画素と判断した場合にその値を出力する。平坦画素抽出部３０３の詳細構成は上述した第１実施形態で説明した図４と同様であるが、各部において処理対象となるデータのビット長、及び閾値Ｔ１の値が異なる。
【００９９】
ヒストグラムメモリ３０４には、上述した第１実施形態と同様、注目画素の周辺画素の平均値ブロックにおける最大値と最小値との差分が所定値（Ｔ１）よりも小さい場合にのみ、書き込みが行われる。尚、ヒストグラムメモリ３０４は全６４レベル分に対応する頻度値を有する。
【０１００】
全画素についてヒストグラムメモリ３０４への書き込みが終了すると、ＣＰＵ１２は下地抽出部３０５を動作させる。下地抽出部３０５の詳細構成は上述した第１実施形態で示した図６と同様であるが、各部において処理対象となるデータのビット長、及び閾値Ｔ２，Ｔ３の値が異なる。下地抽出部３０５からは下地濃度値及び下地の種類が出力される。そして、下地の種類がＣＰＵ１２で参照され、代表画素値抽出部３０６以降の動作を制御する。
【０１０１】
下地抽出部３０５からの出力が終了すると、ＣＰＵ１２は下地の種類が無地を示す場合のみ、代表画素値抽出部３０６を動作させる。代表画素値抽出部３０６の詳細構成は上述した第１実施形態に示す図７と同様であるが、各部に置いて処理対象となるデータのビット長，及び閾値Ｔ４，Ｔ５の値が異なる。尚、代表画素値メモリ５９においては、上位６ビットに抽出された代表画素値を書き込み、下位２ビットを「０」とすることにより、代表画素値を８ビットデータとして格納する。
【０１０２】
以上の様にして全ての代表画素値が求められたら、ＣＰＵ１２は各代表画素値Ｑｉ（ｉ＝１〜Ｐ）毎に、量子化器６と小下地領域抽出部７を動作させる。
【０１０３】
量子化器６は、図７に示す代表画素値メモリ５９から代表画素値Ｑｉを読み出し、（Ｑｉ−δ）と（Ｑｉ＋δ）の間にある値を持つ画素を「１」、それ以外の値の画素を「０」とすることにより、量子化を行う。尚、δは所定の値であり、例えば無地の画像を読み取った時の分散値等に基づいて決定する。
【０１０４】
そして、量子化された画像は小下地領域抽出部７に入力される。小下地領域抽出部７では、上述した第１実施形態と同様に、量子化結果が「１」の画素塊を抽出し、各画素塊毎に矩形度を抽出し、該矩形度によって小下地領域であるか否かを判定する。
【０１０５】
従って、図１４において端子３０９から下地情報が、端子３１０から全ての代表画素値が、端子３１１から各代表画素値毎に小下地領域情報が出力される。
【０１０６】
以上説明した様に第３実施形態によれば、入力されたカラー画像を輝度変換した後に平滑化を施し、該平滑化された画像から、下地情報、全ての代表画素値、及び該代表画素値で構成される小下地領域を抽出することができる。従って、入力された画像データに含まれているノイズを適切に除去した後に、下地認識を行うことができるため、より、適切な認識処理が可能となる。また、処理対象となる画像データのビット数が減少するため、メモリ容量の削減、及び処理速度の向上も望める。
【０１０７】
＜その他の実施形態＞
上述した各実施形態においては、画像信号が１画素８ビット表現又は６ビット表現である場合について説明を行ったが、本発明はもちろんこの例に限定されるものではなく、例えば１２ビット表現であっても構わない。また、色変換後の信号がＮＴＳＣ信号のＹＩＱや、ＣＩＥ１９７６Ｌ*ｕ*ｖ*であっても良い。
【０１０８】
また、説明を容易にするためにフレームメモリを用いる構成について説明したが、これに代えてラインバッファ等を用いてハードウェア化しても、勿論構わない。
【０１０９】
また、矩形度を比較する方法も上述した例（チェイン符号の算出）に限定されず、例えば画素塊の周囲のチェイン符号の方向を計数しても良いし、周囲の直線度や直線の交わりの角度等のパラメータを用いて、矩形度の判定を行っても良い。
【０１１０】
また、上述した各実施形態においては本発明をＬＢＰに適用した例について説明をおこなったが、本発明は、もちろん複写機やファクシミリ装置、スキャナ等、画像の下地認識処理を必要とする装置であれば、どのような画像処理装置に対しても適用可能である。
【０１１１】
尚、本発明は、ホストコンピュータ、インタフェース、プリンタ等の複数の機器から構成されるシステムに適用しても、複写機等の１つの機器から成る装置に適用しても良い。また、本発明はシステム或は装置に記憶媒体に格納されたプログラムを供給することによって達成される場合にも適用できることはいうまでもない。この場合、本発明に係るプログラムを格納した記憶媒体が、本発明を構成する事になる。そして、該記憶媒体からそのプログラムをシステム或は装置に読み出す事によって、そのシステム或は装置が、予め定められたし方で動作する。
【０１１２】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、画像データから平坦画素を抽出してそのヒストグラムを作成し、該ヒストグラムに基づいて画像全体の下地の種類を判定して下地濃度を抽出し、更に小領域を構成する小下地領域を効率良く抽出することができる。従って、下地が白でなくても、文字や表などの背景濃度のある部分を、矩形情報として適切に下地認識することができ、該矩形情報の下地濃度を考慮した２値化や領域分割等、適切な画像処理を行うことが可能となる。
【０１１３】
また、上記効果はカラー画像についても同様に得られる。
【０１１４】
また、画像データに対して平滑化を施した後に下地認識を行うことにより、ノイズを除去し、かつ処理データ量を抑制することができるため、より良好な下地認識を行うと同時に、メモリ容量の削減、及び処理速度の向上も望める。
【０１１５】
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る一実施形態であるレーザビームプリンタの内部構造を示す断面図である。
【図２】本実施形態において下地認識処理を行う構成を示すブロック図である。
【図３】本実施形態における下地認識処理を示すフローチャートである。
【図４】本実施形態に係る平坦画素抽出部２の詳細構成を表すブロック図である。
【図５】本実施形態に係るヒストグラムの代表的な例を示す図である。
【図６】本実施形態に係る下地抽出部４の詳細構成を表すブロック図である。
【図７】本実施形態に係る代表画素値抽出部５の詳細構成を表すブロック図である。
【図８】本実施形態に係る小下地領域抽出部７の詳細構成を表すブロック図である。
【図９】本実施形態に係る小下地領域抽出部７における処理を説明するための図である。
【図１０】本発明の第２実施形態に係る画像処理装置において下地認識処理を行う構成を示すブロック図である。
【図１１】第２実施形態に係る平坦画素抽出部１０４の詳細構成を表すブロック図である。
【図１２】第２実施形態に係る下地抽出部１０６の詳細構成を表すブロック図である。
【図１３】第２実施形態に係る代表画素値抽出部１０７の詳細構成を表すブロック図である。
【図１４】本発明の第３実施形態に係る画像処理装置において下地認識処理を行う構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１，７０，１０１，３０７ フレームメモリ
２，１０４，３０３ 平坦画素抽出部
３，４２，５２，１０５，１６１，１７１，３０４ ヒストグラムメモリ
４，１０６，３０５ 下地抽出部
５，１０７，３０６ 代表画素値抽出部
６，１０８，３０２ 量子化器
７ 小下地領域抽出部
８，９，１０，１１，３１〜３３，４７〜４９，６０〜６２，７９〜８１，１１０〜１１３，１４５〜１４８，１６６〜１６８，１７８〜１８０ 端子
２１〜２３，２５〜２７，１２１〜１２９，１３３〜１４１ ラインバッファ
２４，１３０〜１３２ 演算器
２８ 差分抽出器
２９，４１，４５，５１，５６，７６，１４３，１６０，１６４，１７０，１７４ 比較器
３０，１４４ アドレス生成器
４３，１６２ 下地濃度候補値検出器
４４ 裾検出器
４６，５７，７７，１６５，１７５ ラッチ
５３ 極大値検出器
５４ 極小値検出器
５５ 極大極小差分器
５８，１７６ カウンタ
５９，１７７ 代表画素値メモリ
７１ 画素塊抽出器
７２ フラグメモリ
７３ 画素塊メモリ
７４ 外接矩形算出器
７５ 矩形度比較器
７８ 小下地領域メモリ
１０２ 色変換器
１０３ サブサンプリング部
１４２ 色差演算器
１６３ 半径検出器
１７２ 代表候補値検出器
１７３ 直径検出器
３０１ 輝度変換器
１２ ＣＰＵ
１３ ＲＡＭ
１４ ＲＯＭ

Claims (11)

1. 画像データから下地情報を検出する画像処理装置であって、
   前記画像データから平坦を構成する平坦画素を抽出し、該平坦画素の情報を用いてヒストグラムを作成する平坦画素抽出手段と、
   前記ヒストグラムの分布から下地情報を抽出する下地抽出手段と、
   前記下地情報から下地の種類が無地であるか否かを判定する判定手段と、
   下地の種類が無地の場合に、該平坦画素の情報から画像を構成する主な画素値を代表画素値として抽出する代表画素値抽出手段と、
   前記代表画素値の分布に基づいて部分的な下地情報を抽出する小下地領域抽出手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記代表画素値抽出手段は、前記ヒストグラムの分布から前記代表画素値を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記下地情報は、下地種類と下地濃度であることを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 更に、前記画像データを前記代表画素値に基づいて量子化する量子化手段とを有し、
   前記小下地領域抽出手段は、前記量子化された画像データに基づいて部分的な下地情報を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
5. 前記小下地領域抽出手段は、前記量子化された画像データから所定値を有する画素の連続領域を求め、該連続領域の矩形度に応じて下地であるか否かを判定することを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 前記量子化手段は、前記画像データを前記代表画素値を中心とする所定幅で２値化することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
7. 前記小下地領域抽出手段は、前記連続領域が下地であると判定されると、前記連続領域情報と、前記連続領域における濃度値を出力することを特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
8. 前記連続領域における濃度値は、前記連続領域における前記代表画素値であることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
9. 更に、前記画像データを平滑化する平滑化手段を有し、
   前記平坦画素抽出手段は、前記平滑化された画像データから平坦画素を抽出することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
10. 前記画像データはカラー画像データであることを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載の画像処理装置。
11. 画像処理装置に入力された画像データから下地情報を検出する前記画像処理装置の画像処理方法であって、
    該画像処理装置に入力された前記画像データから平坦を構成する平坦画素を抽出し、該平坦画素の情報を用いてヒストグラムを作成する平坦画素抽出工程と、
    前記ヒストグラムの分布から下地情報を抽出する下地抽出工程と、
    前記下地情報から下地の種類が無地であるか否かを判定する判定工程と、
    下地の種類が無地の場合に、該平坦画素の情報から画像を構成する主な画素値を代表画 素値として抽出する代表画素値抽出工程と、
    前記代表画素値の分布に基づいて部分的な下地情報を抽出する小下地領域抽出工程と
    を有することを特徴とする画像処理方法。

Images