JP3935648B2 - Isolated point remover - Google Patents

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、一度に多数の画素を処理するSIMD(Single Instruction Multiple Data stream:単一命令複数データストリーム)制御方式で孤立点を除去する孤立点除去装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
一般に、原稿の地肌部分にはトナー飛散などにより孤立点が発生する。この孤立点を検出する従来例としては、例えば特開平6−6917号公報に示すように白画素区間と黒画素区間のランレングスに基づいて孤立点を検出する方法(以下、ランレングス方法)や、特開平8−305844号公報に示すように注目画素を含むエリアを構成する画素の濃度データに基づいて孤立点を検出する方法(以下、エリア方法)が提案されている。このエリア方式では具体的には、5×5画素のマトリクスに対してその中央の注目画素を含む4種類のエリアを形成して、その中の画素データと注目画素を比較する。
【0003】
ここで、これらの実際の回路は、1画素のデータが1画素クロック毎に入力する画像データを処理可能なASICにより構成される。図9は1画素のデータが1画素クロック毎に入力する画像データを処理する従来の複写機の画像処理部202を示している。フィルタ部203と孤立点除去部204は、スキャナ201により読み取られた画像データに対して、それぞれフィルタ計算と孤立点除去をパラレルで行い、各出力をセレクタ205により選択する。そして、セレクタ205により選択された画像データは、ガンマ処理部206、階調処理部207を介して不図示のプリンタに出力される。ここで、フィルタ部203は図示省略されているが、画像データに対して強調処理を行う強調処理部と、平滑化処理を行う平滑化処理部と、文字領域か否かを判定して文字領域の場合には強調処理部の出力を選択し、文字領域でない場合には平滑化処理部の出力を選択してセレクタ205に出力するセレクタを有する。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
前者の「ランレングス方法」は、メモリ容量が少なくてすみ、また、1ドット毎の逐次処理に向いているが、一定量の画像データに対して同じインストラクションを同時に処理するSIMD制御方式では有効性が少ないという問題点がある。また、後者の「エリア方法」は、注目画素を含む4種類のエリアを形成し、また、その中の画素データと注目画素を比較するので、SIMD制御方式では処理が困難であるという問題点がある。すなわち、上記のような従来の方法は、1画素のデータが1画素クロック毎に入力するという前提の中で考えられているので、SIMD制御方式には適用しにくい。
【0005】
本発明は上記従来例の問題点に鑑み、1ドット毎にデータ処理ではなく、1つのインストラクションで数百ドットのデータ処理を行うようなSIMD制御方式で孤立点を除去することができる孤立点除去装置を提供することを目的とする。
【0006】
本発明はまた、インストラクション数を減少して処理速度を高めることができる孤立点除去装置を提供することを目的とする。
【0007】
本発明はまた、孤立点の除去具合を調整することができる孤立点除去装置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】
の手段は上記目的を達成するために、注目画素を中心画素とするm×n(m≧n)画素のマトリクス内の外周画素の濃度が全て第1の閾値以下又は未満であり、且つ前記マトリクスの外側であって注目画素と同じラインの左右の複数の画素の濃度が全て第2の閾値以下又は未満であるか否かを判断し、前記条件を満たす場合に前記注目画素を孤立点と判定する手段を有することを特徴とする。
【0010】
の手段は上記目的を達成するために、注目画素を中心画素とするm×n(m≧n)画素のマトリクス内の外周画素の濃度が全て第1の閾値以下又は未満であり、且つ前記マトリクスの外側であって注目画素と同じラインの左右の複数の1つおきの画素の濃度が全て第2の閾値以下又は未満であるか否かを判断し、前記条件を満たす場合に前記注目画素を孤立点と判定する手段を有することを特徴とする。
の手段は、第、第の手段において前記第1、第2の閾値が変動可能に設定されていることを特徴とする。
【0011】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は本発明に係る孤立点除去装置の一実施形態を示すブロック図、図2はSIMD制御方式を示す説明図、図3は孤立点判定用の参照画素を示す説明図、図4は孤立点除去を示すフローチャート、図5は孤立点判定フラグを示す説明図である。
【0012】
図1において、フィルタ103はスキャナ101により読み取られた画像データに対して、強調処理を行うとともに平滑化処理を行い、また、文字領域か否かを判定して文字領域の場合には強調処理した画像データを選択し、文字領域でない場合には平滑化処理した画像データを選択する。また、孤立点除去部104はスキャナ101により読み取られた画像データが孤立点か否かを判定して複数の孤立点判定結果を蓄積し、孤立点の場合にフィルタ103の処理結果を「0」に変換するか、または平滑化処理したデータを選択する。フィルタ103の出力信号は、ガンマ処理部105、階調処理部106を介して不図示のプリンタに出力される。
【0013】
ここで、図9に示した従来の画像処理部202は、クロックに基づいて画像データを入出力するので、ハードウエアとして動作するASICを主体として構成されているが、図1に示すSIMD制御方式の画像処理部102の場合には、処理内容を示すインストラクションをソフトウエアで記述することができる。図2はSIMD制御方式の処理を示している。まず、スキャナ101からの入力イメージデータをロードし(301)、次いでSIMD制御方式で一括して命令を処理することができる一定量(kドット)のデータがロードされると(302)、その単位毎にインストラクションを実行し、処理後のデータを1ドットdづつ出力する(303)。
【0014】
ここで、従来の「ランレングス方法」では、白レングス(白画素の連続量)と黒レングス(黒画素の連続量)を検出するために、1クロック毎に入力する1画素のデータを閾値と比較してそれぞれ白画素カウンタと黒画素カウンタによりカウントすればメモリも不要であるが、図1に示すようにある量の画素データに対して1つのインストラクションを実行する場合にはカウンタ方式を適用することができない。これに対し、SIMD制御方式では一度に多数の画像データを処理することができる。ここで、「閾値と比較する」というインストラクションを減らした方が有効であるので、本発明では白画素のみに注目する。
【0015】
次に図3〜図5を参照して孤立点除去処理について詳しく説明する。この例では、図3において注目画素Pを含む5×5画素のマトリクスに対して○印で示す周囲画素401と、×印で示すようにマトリクスの外側であって注目画素Pと同じラインの数画素402L、402Rを参照する。そして、図4に示すように全ての周囲画素401の値が閾値TH1より小さい場合(または閾値TH1以下の場合)、○印で示す周囲画素401は網点画像や写真画像の領域ではないと判断するとともに(ステップS1〜S3)、×印で示す全ての画素402L、402Rの値が閾値TH2より小さい場合(または閾値TH2以下の場合)、注目画素Pの周囲には文字や網点などがない領域と判断する(ステップS4〜S6)。
【0016】
この判断結果は図5に示すように、1画素毎に2ビットのフラグで表して、1ビット目(MSB)により○印で示す周囲画素401と閾値TH1の比較結果を表し、また、2ビット目(LSB)により×印で示す画素402L、402Rと閾値TH2の比較結果を表す。そして、この2つの条件を満たす場合、注目画素Pが存在する領域は地肌部分であると判定して孤立点除去を行う(ステップS7〜S9)。
【0017】
次に図6を参照して第2の実施形態の孤立点除去処理について詳しく説明する。この例では、まず、図6において注目画素Pを含む5×5画素のマトリクスに対して、○印で示す全ての周囲画素401の値が閾値TH1より小さい場合(または閾値TH1以下の場合)、第1の実施形態と同様に周囲画素401は網点画像や写真画像の領域ではないと判断する。
【0018】
そして、この第2の実施形態では、図6において×印で示すようにマトリクスの外側であって注目画素Pと同じラインの1つおきの数画素502L、502Rの値を閾値TH2と比較して、1つおきの画素502L、502Rが閾値TH2より小さい場合(または閾値TH2以下の場合)、注目画素Pの周囲には文字や網点などがない領域と判断する。この理由は、1画素毎に白黒が切り替わる網点部や写真部、文字分はないと見做して、1画素おきに閾値TH2より小さい(または閾値TH2以下の)画素データが並んでいる場合には注目画素Pの周囲には文字や網点などがない領域と判断するためである。この第2の実施形態によれば、閾値TH2と比較するための演算回数を第1の実施形態より減らすことができるので処理時間を短縮することができる。
【0019】
次に図7、図8を参照して第3の実施形態の孤立点除去処理について詳しく説明する。ここで、原稿の地肌濃度は「0」とは限らないので、閾値TH2は最低でも、地肌部分を白画素が連続する領域として判断可能な値にする必要がある。また。閾値TH1は注目画素Pの周囲画素401を参照するので、地肌濃度より小さな値にすると孤立点を判断することができなくなる。そこで、閾値TH1も最低でも、閾値TH2と同じ値にする必要がある。そして、この2つの閾値TH1、TH2を独立して変動する値にすることにより、図8に示すように閾値TH1、TH2ともに値が大きい方がノイズを除去しやすくすることができ、逆に、閾値TH1、TH2ともに値が小さい方がノイズを除去しにくくすることができる。
【0020】
ここで、上記の実施形態における「同一ライン」とは、主走査方向のラインを言う。また、主走査方向とはスキャナの電気的読み取り方向(CCDの長手方向)であり、副走査方向とはスキャナの機械的読み取り方向(CCDの移動方向)である。なお、本発明のマトリクス円は、上記の実施形態のような4角形に限定されず、4角形の角を切り落とした略円形(8角形)であってもよい。
【0022】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項記載の発明によれば、注目画素を中心画素とするm×n(m≧n)画素のマトリクス内の外周画素の濃度が全て第1の閾値以下又は未満であり、且つ前記マトリクスの外側であって注目画素と同じラインの左右の複数の画素の濃度が全て第2の閾値以下又は未満であるか否かを判断し、前記条件を満たす場合に注目画素を孤立点と判定するようにしたので、SIMD制御方式で孤立点を除去することができる。
【0023】
請求項記載の発明によれば、注目画素を中心画素とするm×n(m≧n)画素のマトリクス内の外周画素の濃度が全て第1の閾値以下又は未満であり、且つ前記マトリクスの外側であって注目画素と同じラインの左右の複数の1つおきの画素の濃度が全て第2の閾値以下又は未満であるか否かを判断し、前記条件を満たす場合に注目画素を孤立点と判定するようにしたので、SIMD制御方式で孤立点を除去することができ、また、インストラクション数を減少して処理速度を高めることができる。
【0024】
請求項記載の発明によれば、第1、第2の閾値を変化させることができるので、SIMD制御方式で孤立点を除去することができ、また、孤立点の除去具合を調整することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る孤立点除去装置の一実施形態を示すブロック図である。
【図2】SIMD制御方式を示す説明図である。
【図3】孤立点判定用の参照画素を示す説明図である。
【図4】孤立点除去を示すフローチャートである。
【図5】孤立点判定フラグを示す説明図である。
【図6】第2の実施形態における孤立点判定用の参照画素を示す説明図である。
【図7】第3の実施形態における孤立点判定用の閾値を示す説明図である。
【図8】閾値と孤立点の除去具合の関係を示す説明図である。
【図9】従来の孤立点除去装置を示すブロック図である。
【符号の説明】
102 SIMD画像処理部
103 フィルタ
104 孤立点除去部
105 γ処理部
106 階調処理部
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an isolated point removal apparatus that removes isolated points by a SIMD (Single Instruction Multiple Data Stream) control method that processes a large number of pixels at once.
[0002]
[Prior art]
In general, an isolated point is generated on a background portion of an original due to toner scattering or the like. As a conventional example for detecting this isolated point, for example, as shown in Japanese Patent Laid-Open No. 6-6917, a method of detecting an isolated point based on the run length of a white pixel section and a black pixel section (hereinafter referred to as a run length method) As disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-305844, a method for detecting an isolated point based on density data of pixels constituting an area including a target pixel (hereinafter referred to as area method) has been proposed. Specifically, in this area method, four types of areas including a pixel of interest at the center are formed in a 5 × 5 pixel matrix, and pixel data in the area are compared with the pixel of interest.
[0003]
Here, these actual circuits are configured by an ASIC that can process image data in which data for one pixel is input every pixel clock. FIG. 9 shows an image processing unit 202 of a conventional copying machine that processes image data in which data for one pixel is input every one pixel clock. The filter unit 203 and the isolated point removing unit 204 perform filter calculation and isolated point removal in parallel on the image data read by the scanner 201, and select each output by the selector 205. The image data selected by the selector 205 is output to a printer (not shown) via the gamma processing unit 206 and the gradation processing unit 207. Here, although the filter unit 203 is omitted in the drawing, an enhancement processing unit that performs enhancement processing on image data, a smoothing processing unit that performs smoothing processing, and a character region by determining whether or not it is a character region In this case, the output of the enhancement processing unit is selected, and when it is not a character area, the output of the smoothing processing unit is selected and output to the selector 205.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
The former “run-length method” requires less memory capacity and is suitable for sequential processing for each dot, but is effective in the SIMD control method that simultaneously processes the same instruction for a fixed amount of image data. There is a problem that there are few. Further, the latter “area method” forms four types of areas including the target pixel and compares the pixel data in the area with the target pixel, so that the SIMD control method is difficult to process. is there. That is, the conventional method as described above is considered on the premise that data of one pixel is input every one pixel clock, and thus is difficult to apply to the SIMD control method.
[0005]
In view of the above-described problems of the conventional example, the present invention eliminates isolated points by an SIMD control method in which data processing of several hundred dots is performed by one instruction instead of data processing for each dot. An object is to provide an apparatus.
[0006]
Another object of the present invention is to provide an isolated point removal apparatus that can increase the processing speed by reducing the number of instructions.
[0007]
Another object of the present invention is to provide an isolated point removing apparatus capable of adjusting the degree of removal of isolated points.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the first means is such that the density of the outer peripheral pixels in the matrix of m × n (m ≧ n) pixels centered on the target pixel is less than or less than the first threshold, and It is determined whether or not the density of a plurality of pixels on the left and right sides of the same line as the pixel of interest outside the matrix is less than or less than a second threshold value. It has a means to determine.
[0010]
In order to achieve the above object, the second means is such that the density of the outer peripheral pixels in the matrix of m × n (m ≧ n) pixels with the target pixel as the central pixel is all equal to or less than the first threshold value, and It is determined whether or not the density of every other pixel on the left and right of the same line as the pixel of interest outside the matrix is less than or less than a second threshold, and It has a means to determine a pixel as an isolated point.
The third means is characterized in that the first and second threshold values are set to be variable in the first and second means.
[0011]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an isolated point removing apparatus according to the present invention, FIG. 2 is an explanatory diagram showing a SIMD control system, FIG. 3 is an explanatory diagram showing reference pixels for isolated point determination, and FIG. FIG. 5 is an explanatory diagram showing an isolated point determination flag.
[0012]
In FIG. 1, the filter 103 performs enhancement processing and smoothing processing on the image data read by the scanner 101, and determines whether or not it is a character region and performs enhancement processing in the case of a character region. Image data is selected. If it is not a character area, smoothed image data is selected. The isolated point removing unit 104 determines whether the image data read by the scanner 101 is an isolated point, accumulates a plurality of isolated point determination results, and sets the processing result of the filter 103 to “0” in the case of an isolated point. Select data that has been converted to or smoothed. The output signal of the filter 103 is output to a printer (not shown) via the gamma processing unit 105 and the gradation processing unit 106.
[0013]
Here, the conventional image processing unit 202 shown in FIG. 9 inputs / outputs image data based on the clock, and is configured mainly with an ASIC operating as hardware. However, the SIMD control method shown in FIG. In the case of the image processing unit 102, an instruction indicating processing contents can be described by software. FIG. 2 shows processing of the SIMD control method. First, input image data from the scanner 101 is loaded (301), and then a certain amount (k dots) of data that can be processed in batch by the SIMD control method is loaded (302). The instruction is executed every time, and the processed data is output by one dot d (303).
[0014]
Here, in the conventional “run-length method”, in order to detect white length (continuous amount of white pixels) and black length (continuous amount of black pixels), data of one pixel input every clock is used as a threshold value. If the white pixel counter and the black pixel counter are used for comparison, no memory is required. However, when one instruction is executed for a certain amount of pixel data as shown in FIG. 1, the counter method is applied. I can't. In contrast, the SIMD control method can process a large number of image data at a time. Here, since it is more effective to reduce the instruction “compare with threshold”, the present invention focuses only on white pixels.
[0015]
Next, the isolated point removal process will be described in detail with reference to FIGS. In this example, in FIG. 3, a surrounding pixel 401 indicated by a circle with respect to a 5 × 5 pixel matrix including the target pixel P, and the number of the same lines as the target pixel P outside the matrix as indicated by a × mark. Reference is made to the pixels 402L and 402R. Then, as shown in FIG. 4, when the values of all surrounding pixels 401 are smaller than the threshold value TH1 (or below the threshold value TH1), it is determined that the surrounding pixels 401 indicated by a circle are not halftone dot images or photographic image areas. At the same time (steps S1 to S3), if the values of all the pixels 402L and 402R indicated by x are smaller than the threshold value TH2 (or less than or equal to the threshold value TH2), there are no characters or halftone dots around the target pixel P. A region is determined (steps S4 to S6).
[0016]
As shown in FIG. 5, this determination result is represented by a 2-bit flag for each pixel, and represents the comparison result between the surrounding pixel 401 indicated by a circle by the first bit (MSB) and the threshold value TH1, and 2 bits. A comparison result between the pixels 402L and 402R indicated by x and the threshold value TH2 is represented by the eye (LSB). When these two conditions are satisfied, it is determined that the region where the target pixel P exists is a background portion, and isolated points are removed (steps S7 to S9).
[0017]
Next, the isolated point removal processing of the second embodiment will be described in detail with reference to FIG. In this example, first, with respect to a 5 × 5 pixel matrix including the target pixel P in FIG. 6, the values of all surrounding pixels 401 indicated by ◯ are smaller than the threshold value TH1 (or less than the threshold value TH1). As in the first embodiment, it is determined that the surrounding pixel 401 is not a halftone image or photographic image area.
[0018]
In the second embodiment, the values of every few pixels 502L and 502R outside the matrix and on the same line as the pixel of interest P are compared with the threshold value TH2 as shown by x in FIG. If every other pixel 502L, 502R is smaller than the threshold value TH2 (or less than the threshold value TH2), it is determined that there is no character or halftone dot around the pixel of interest P. The reason is that pixel data smaller than the threshold value TH2 (or less than the threshold value TH2) are arranged every other pixel on the assumption that there is no halftone dot portion, photographic portion, or character portion where black and white are switched for each pixel. This is because it is determined that there is no character or halftone dot around the pixel of interest P. According to the second embodiment, the number of computations for comparison with the threshold value TH2 can be reduced as compared with the first embodiment, so that the processing time can be shortened.
[0019]
Next, the isolated point removal process of the third embodiment will be described in detail with reference to FIGS. Here, since the background density of the document is not always “0”, the threshold TH2 needs to be a value at which the background portion can be determined as an area where white pixels are continuous even at the lowest. Also. Since the threshold TH1 refers to the surrounding pixels 401 of the pixel of interest P, if the value is smaller than the background density, an isolated point cannot be determined. Therefore, at least the threshold TH1 needs to be the same value as the threshold TH2. And by making these two threshold values TH1 and TH2 values that vary independently, as shown in FIG. 8, the larger the threshold values TH1 and TH2, the easier it is to remove noise. The smaller the thresholds TH1 and TH2, the more difficult it is to remove noise.
[0020]
Here, the “same line” in the above embodiment refers to a line in the main scanning direction. The main scanning direction is the electrical reading direction of the scanner (CCD longitudinal direction), and the sub-scanning direction is the mechanical reading direction of the scanner (CCD moving direction). The matrix circle of the present invention is not limited to the quadrangular shape as in the above embodiment, and may be a substantially circular shape (octagonal shape) obtained by cutting off the corners of the quadrangular shape.
[0022]
【The invention's effect】
As described above , according to the first aspect of the present invention, the density of the outer peripheral pixels in the matrix of m × n (m ≧ n) pixels having the target pixel as the central pixel is all equal to or less than the first threshold value. And whether or not the density of a plurality of pixels on the left and right sides of the same line as the target pixel is outside or below the second threshold is less than or less than the second threshold value. Since it is determined as an isolated point, the isolated point can be removed by the SIMD control method.
[0023]
According to the second aspect of the present invention, the densities of the outer peripheral pixels in the matrix of m × n (m ≧ n) pixels centered on the target pixel are all equal to or lower than the first threshold value, and It is determined whether or not the density of every other pixel on the left and right of the same line as the target pixel is all equal to or less than the second threshold value, and if the condition is satisfied, the target pixel is determined to be an isolated point Therefore, the isolated points can be removed by the SIMD control method, and the processing speed can be increased by reducing the number of instructions.
[0024]
According to the third aspect of the invention, since the first and second threshold values can be changed, it is possible to remove isolated points by the SIMD control method, and to adjust the degree of removal of isolated points. it can.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of an isolated point removing apparatus according to the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a SIMD control method.
FIG. 3 is an explanatory diagram showing reference pixels for isolated point determination.
FIG. 4 is a flowchart showing isolated point removal.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an isolated point determination flag.
FIG. 6 is an explanatory diagram showing a reference pixel for isolated point determination in the second embodiment.
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a threshold for isolated point determination in the third embodiment.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a relationship between a threshold value and how isolated points are removed.
FIG. 9 is a block diagram showing a conventional isolated point removing apparatus.
[Explanation of symbols]
102 SIMD image processing unit 103 Filter 104 Isolated point removal unit 105 γ processing unit 106 Gradation processing unit

Claims (3)

注目画素を中心画素とするm×n(m≧n)画素のマトリクス内の外周画素の濃度が全て第1の閾値以下又は未満であり、且つ前記マトリクスの外側であって注目画素と同じラインの左右の複数の画素の濃度が全て第2の閾値以下又は未満であるか否かを判断し、前記条件を満たす場合に前記注目画素を孤立点と判定する手段を備えた孤立点除去装置。 The density of all the peripheral pixels in the matrix of m × n (m ≧ n) pixels centered on the target pixel is less than or less than the first threshold value and is outside the matrix and on the same line as the target pixel. An isolated point removing apparatus comprising: means for determining whether or not the densities of a plurality of left and right pixels are all equal to or less than a second threshold and determining the target pixel as an isolated point when the condition is satisfied . 注目画素を中心画素とするm×n(m≧n)画素のマトリクス内の外周画素の濃度が全て第1の閾値以下又は未満であり、且つ前記マトリクスの外側であって注目画素と同じラインの左右の複数の1つおきの画素の濃度が全て第2の閾値以下又は未満であるか否かを判断し、前記条件を満たす場合に前記注目画素を孤立点と判定する手段を備えた孤立点除去装置。The density of all the peripheral pixels in the matrix of m × n (m ≧ n) pixels centered on the target pixel is less than or less than the first threshold, and is outside the matrix and on the same line as the target pixel. An isolated point comprising means for determining whether or not the density of every other plurality of pixels on the left and right is less than or less than a second threshold and determining the pixel of interest as an isolated point when the condition is satisfied Removal device. 前記第1、第2の閾値は可変であることを特徴とする請求項2または3記載の孤立点除去装置。 4. The isolated point removing apparatus according to claim 2, wherein the first and second threshold values are variable .
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