JP4282467B2 - 像域分離方法 - Google Patents
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Description
網点の中心が一定の周期で並ぶ性質を利用し、網点の中心として検出した位置が予測した網点の中心位置と合致する場合には、検出点の中心とその近傍を網点領域とする方法である。
(2) 網点特有の閉領域を検出する方法(例えば、特許文献2)
多値画像から2値網点画像へ変換する場合には、多値画像の濃度変化に対応する網点の発生方法には設計された規則がある。一般的な設計において生成される網点の形は、特有の閉領域を保ちながら画像の濃度変化に対応して変化する。この網点の閉領域を検出することによって、網点を検出する。
(3) 網点の周期性検出と網点特有の閉領域検出との併用する方法(例えば、特許文献3)
上記(1)、(2)の二つの検出方法を併用する方法である。
理の完了後、次の画素からラスタ順の走査を継続する。
(2)ステップS22において、注目画素[i,j]が境界点ではない場合には、注目画素[i,j]が内部点であるとして、追跡処理を終了する。
(3)ステップS22において、注目画素[i,j]が境界点の場合には、ステップS23において、注目画素[i,j]を開始点P[0]にし、開始チェーンコードCを0とする。また、境界点の数nを0とし、開始点P[0]を中心点にして特別追跡領域を設計する。
(4)ステップS24において、チェーンコードCから3を減算する。
(5)ステップS25において、チェーンコードCが0未満の場合には、ステップS26において、8を加算する。
(7)ステップS28において、座標[i',j']が特別領域外に存在する場合には、追跡処理を終了する。
(8)ステップS29及びステップS30において、画素[i',j']が注目画素あるいは境界点ではない場合には、ステップS31において、新チェーンコードC=(C+1) mode 8をして、上記(6)に示した処理を行う。尚、modは剰余演算である。
(9)ステップS33において、境界点数nが周囲張画素数NUMより大きい場合には、追跡処理を終了する。
(10)ステップS33において、境界点数nが周囲張画素数NUMより小さい場合には、ステップS34において、画素[i',j']を第n番目の境界点P[n]にする。
(12)ステップS36において、画素[i',j']の座標と画素[i,j]の座標が一致した場合には、後述する(16)の処理を行う。
(13)ステップS36において、画素[i',j']の座標と画素[i,j]の座標が一致しない場合には、ステップS37において、境界点の数nに1を加算する。
(14)ステップS38において、画素[i',j']の座標を画素[i,j]の座標に代入する。
(15)ステップS39において、新チェーンコードC=(C+1) mode 8をして(4)の処理を行う。
(17)ステップS42において、境界点数nから1を減算する。
(18)ステップS43において、境界点数nが0の場合には、網点の境界線の境界点をマスク画像1の書き込み処理を完了して、追跡処理を終了する。境界点数nが0ではない場合には、上記(16)の処理を行う。
注目画素は、マスク画像2中のマスクデータ画素であることを定義し、図4のチェーンコードを用いる。そして、マスク画像2をラスタスキャンする。[i,j]は、画素が画像に存在する座標である。
(2)ステップS52において、注目画素[i,j]が境界点ではない場合には、追跡処理を終了する。
(3)ステップS53において、追跡用パラメータを設定する。注目画素[i,j]を開始点P[0]とする。開始点P[0]を中心点として、特定追跡領域を設定する。開始点P[0]の座標[i,j]を中心の横2×L縦Lの特定追跡領域とする。チェーンコード数Cを0とする。追跡された領域の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標を定義する。チェーン配列Chain#X[ ] と Chain#Y[ ]を定義する。さらに、領域の周囲長画素数NUMを定義する。
(4)ステップS54において、チェーンコードCから3を減算する。
(5)ステップS55において、チェーンコードCが0未満の場合には、ステップS56において、8を加算する。
(7)ステップS58において、座標[i',j']が特定追跡領域外にある場合には、この領域を第1種領域(ステップS60)として、追跡処理を終了する。
(8)ステップS59において、画素[i',j']が注目画素ではない場合、及び画素[i',j']が注目画素であって、ステップS61において、境界点ではない場合には、ステップS62において、新チェーンコードC=(C+1)mode 8 にして上記(6)の処理を行う。
(9)一方、ステップS59において、画素[i',j']が注目画素であって、ステップS61において、境界点である場合には、ステップS63において、境界点数nに1を加算する。
(10) ステップS65において、境界点数nが周囲長画素数NUMより大きい場合には、追跡処理を終了する。
(12) ステップS67において、座標[i',j']により追跡される領域の境界線上の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標を演算する。
(13) ステップS68において、境界点P[n]と開始点P[0]が一致した場合には、下記(15)の補正処理を行う。
(14) ステップS69において、座標[i',j']を座標[i,j]に代入する。ステップS70において、新チェーンコードC=(C+1)mode 8して上記(4)の処理を行う。
(15) ステップS71において、境界線上の最左点、最右点、最上点、最下点の端点座標により、端点の内側に隣接した領域の最左点、最右点、最上点、最下点の判別点座標を演算する。
(17) ステップS73において、4つの判別点画素がすべてマスクデータの場合には、領域を第2種領域(ステップS74)と判断する。そうではない場合には、第3種領域(ステップS76)として、下記の(19)の処理を行う。
(18) 上記(16)で得た補正処理用の矩形補正領域R内のすべての画素について、補正処理による除去処理を行う(ステップS75)。すなわち、マスクデータを元の画素データに書き換えるように処理する。そして、下記(20)の処理を行う。
(19)上記(16)で得た補正処理用の矩形補正領域Rの内すべての画素について、補正処理による追加処理を行う(ステップS77)。すなわち、画素をマスクデータに書き換える。そして、下記(20)の処理を行う。
(20)ステップS78において、補正処理の結果を検証するため、補正処理領域の最左点画素に戻して上記(2)の処理を行う。
網点領域拡張処理では、マスクデータを注目画素として8近傍画素を調査する。8近傍画素のいずれかがマスクデータではない場合には、この注目画素は境界点と定義する。すなわち、境界点というのは、マスク画像3中の網点領域最外側画素のことである。
(2)マスク画像をラスタスキャンして、ステップS82において、画素[i,j]が境界点ではない場合には、追跡処理を終了する。
(3)ステップS82において、画素[i,j]が境界点の場合には、ステップS83において、チェーンコードCが示す主走査座標 をi' 、副走査をj'、チェーンコードCが示す座標を[i',j']と定義する。チェーンコード数Cを図4に示すチェーン配列Chain#X[ ] 、Chain#Y[ ]に各々代入することにより、注目画素の座標[i,j]におけるチェ−ンコードCの主走査の相対位置と副走査の相対位置とを得る。これを注目画素の座標[i,j]の主走査座標i 、副走査座標jに各々加算することにより、チェーンコードCが示す座標[i',j']を得る。
(4)ステップS84において、画素[i',j']が拡張点ではない場合には、下記(8)の処理を行う。
(5)ステップS84において、画素[i',j']が拡張点の場合には、ステップS89において拡張点数kに1を加算し、チェーンコードCを0にする。
(7)ステップS91において、画素[i',j']をマスクデータに書き換える。画素[i,j]がマスクデータ画素になり、画素[i,j]は、拡張点でなくなり、次の境界点になる。ステップS92において、座標[i',j']を座標[i,j]に代入し、上記(3)の処理を行う。
(8) ステップS85において、チェーンコードCに1を加算する。
(9) ステップS86において、チェーンコードCが8より小さい場合には、上記(3)の処理を行う。
(10)ステップS87において、検出された拡張点数kが0の場合には、追跡処理を終了する。
(12)ステップS93において、矩形領域R0中で、左上端点画素からラスタスキャンする。ここで、座標[ii,jj]は、領域R0内の左上から右下まで、ラスタスキャンする場合の領域R0内の画素座標である。
(13)ステップS94において、画素[ii,jj]が境界点ではない場合には、下記(20)の処理を行う。
(14)ステップS95において、チェーンコードCをチェーン配列Chain#X[C],とChain#Y[C]に代入して、画素[ii,jj]の8近傍画素の座標[ii',jj']を求める。
(15)ステップS96において、 画素[ii',jj']が拡張点ではない場合には、下記(20)の処理を行う。
(17)ステップS102において、 座標[ii',jj']から検出された拡張点が存在する最小の矩形領域R1を演算する。
(18)ステップS103において、画素[ii',jj']をマスクデータに書き換える。
(19)ステップS104において、座標[ii',jj']を座標[ii,jj]に代入して上記(14)の処理を行う。
(20)ステップS97において、チェーンコードCに1を加算する。ステップS98において、Cが8より小さい場合には、上記(14)の処理を行う。
(22)ステップS105において、拡張点数kが0の場合には、追跡処理を終了する。
(23)ステップS105において、拡張点数kが0ではない場合には、ステップS106において、拡張点数kを0とする。また、領域R1の座標を領域R0の座標に代入して、上記(13)の処理を行う。
(5)の処理における注目画素の8近傍画素中の拡張点の追跡は、常に、チェーンコード0の画素から始める。すなわち、注目画素と隣接する右の画素から、反時計周りで走査する。
(9)の処理では、注目画素が境界点であるとき、注目画素の8近傍画素中、新しい拡張点がない場合には、追跡処理を終了する。
(10)の処理では、新しい拡張点が見つからない場合、追跡を終了する。そうではない場合には、領域R0中の見つかった拡張点の隣の8近傍画素中に、まだ、見つけていない拡張点がある可能性がある。そのため、その領域R0内で再追跡する。もし、新しい拡張点がない場合には、拡張点数kが0なので、追跡を終了する。kが0ではない場合は、再追跡する。
(17)の処理では、新たに見つかった拡張点の隣は、まだ、見つかっていない拡張点がある可能性があるので、次の追跡用領域を記憶する。
(23)の処理では、新しい拡張点が存在する領域R1を追跡領域R0に代入して、追跡を開始する。
Claims (1)
- 2値画像の網点領域と文字領域とを分離するための像域分離方法であって、
白画素又は黒画素のいずれか一方を注目画素とし、該注目画素とその近傍画素(該注目画素にそのXY方向において直接隣接している4画素、及び斜め方向に隣接している4画素の計8画素)がすべて注目画素である注目画素を内部点と定義し、前記注目画素の近傍画素のすべてが非注目画素である注目画素を独立点と定義し、前記内部点及び独立点のいずれでもない注目画素を境界点と定義し、
画像データ中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点としてXY方向において所定の個数の画素からなる所定の矩形領域において、前記境界点が連続する境界線を追跡し、該所定の矩形領域内に存在する閉領域を伴う境界線を除去することにより、所定の大きさの文字領域を除去し、網点領域の境界線を確保した上で第1のマスク画像を得るステップと、
前記第1のマスク画像を膨張処理した後、縮小処理を行い、網点領域を該網点領域の最も外側の網点の境界線とした第2のマスク画像を得るステップと、
前記第2のマスク画像中の境界点を開始点にし、該開始点を中心点とした所定の矩形領域において境界線を追跡し、(a)該所定の矩形領域内に存在する閉領域を前記第2のマスク画像から除去することにより誤検出された文字領域を除去して第3のマスク画像を得る、(b)前記閉領域を前記第2のマスク画像に追加することにより未検出の網点領域を補充して第3のマスク画像を得る、(c)これら両方のいずれも行わないで第3のマスク画像を得る、のいずれか一つを選択的に行うステップと、
前記第3のマスク画像そのものの最外側画素を境界点とし、該境界点に対応する原画像の画素に隣接する画素(該原画像の画素にそのXY方向において直接隣接している4画素、及び斜め方向に隣接している4画素の計8画素)が黒画素の場合には、該黒画素に対応するマスク画像中の画素を拡張点とし、該拡張点を新たな境界点として前記と同様の要領で拡張点を探す操作を、新たな拡張点が見つからなくなるまで繰り返し、該操作により発見されたすべての拡張点を該第3のマスク画像に追加して第4のマスク画像を得るステップと、
前記第4のマスク画像のマスクデータ画素に対応する原画像の画素を網点領域画素とし、前記マスクデータ画素に対応しない原画像の画素を文字領域画素とすることにより、前記2値画像を網点領域と文字領域とを分離するステップとを有することを特徴とする像域分離方法。
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