JP4380696B2 - 画像処理装置 - Google Patents
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Description
前記低濃度領域と高濃度領域の境界領域を検出して境界領域を白領域とする〔6.)白領域判定〕白補正手段(323g)、を含む白領域検出手段1(323g)と、
低濃度領域で囲まれた領域を検出し、該領域も白領域とする〔4.)白ブロック補正〕白領域検出手段2(323g)と、
前記白領域検出手段1、または、前記白領域検出手段2が前記白領域と検出しない領域を非文字エッジ領域とする非文字エッジ判定手段(326a)と、
を備え、前記白地検出手段(323a〜323d)は、
エツジ強調処理したG画像データに基づき低濃度である2値化白を検出する白データ検出手段(323a);
RGB画像データの組合せに基づき低濃度である白地を検出する白地検出手段(323b);
注目画素の周辺画素の、白の程度を示すデータである白地情報の最も白程度が高い白地情報を注目画素の白地情報(MS)に設定し、注目画素が前記白地との検出であると白地情報(MS)を高い白を表す値(MS=15)に設定し、前記白地を検出しない場合は、前記2値化白との検出であるときには前記白地情報(MS)を高白側に更新し(MS=MS+1)、前記2値化白が非検出であるときには前記白地情報(MS)を低白側に更新して(MS=MS−1)、1ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の画素の白地情報のほうが注目画素の白地情報よりも白程度が低いものであると、該前の画素の白地情報をそれが表す白程度より弱い白程度に更新(白伝播処理)する、白判定手段(323c);および、
生成された白地情報(MS)に基づいて各画素が低濃度領域であるかを検出する低濃度領域検出手段(323d);を含む、
画像処理装置(IPU300)。
(2)エッジを検出するエッジ検出手段(322)を更に備え、前記非文字エッジ判定手段(326a)は、該エッジ判定手段(322)がエッジと検出しない領域を非文字エッジ領域と検出する、上記(1)又は(1a)に記載の画像処理装置。
前記カラー画像データの注目画素が文字エッジ領域であるか否かを検出する文字エッジ検出手段(322,326a)と、文字エッジ領域のブラックに隣接する非文字領域に文字エッジ領域のブラックを拡張する画像データ変換手段(326b)と、を含む、画像処理装置(IPU300)。
前記カラー画像データが表す画素が文字エッジ領域であるか否かを検出する文字エッジ検出手段(322,326a),前記カラー画像データが表す画素が無彩(B/C=1)か否かを検出する色判定手段(325)、および、前記文字エッジ検出手段,白領域検出手段および色判定手段の検出に基づいて、黒文字エッジ(黒文字信号C)を判定し、この判定を加えて更に文字なか領域(C/P=1)を判定する、文字なか判定手段(326c,326d)、を含む、画像処理装置(IPU300)。
前記カラー画像データが表す画素が文字エッジ領域であるか否かを検出する文字エッジ検出手段(322,326a),前記カラー画像データが表す画素が無彩(B/C=1)か否かを検出する色判定手段(325),前記カラー画像データが表す画素が網点領域か否かを検出する網点検出手段(324)、および、前記文字エッジ検出手段,白領域検出手段,色判定手段および網点検出手段の検出に基づいて、高濃度黒領域(高濃度黒領域信号B)を判定し、この判定を加えて更に文字なか領域(C/P=1)を判定する、文字なか判定手段(326c,326d)、を含む、画像処理装置(IPU300)。
前記フィルタ手段(321)は、画像データが表すレベルの高低の周期的分布(図6のA,B)に対しては強調を抑制する、複数のエッジ強調フィルタ処理(係数グループA,B)を含み、画像データが表すレベルの高低の周期的分布(図6のA,B)を検出し、検出した周期的分布に対応するエッジ強調フィルタ処理を画像データに施す;上記(1)の画像処理装置(IPU300)。
前記、カラー画像データの注目画素が文字エッジ領域であるか否かを検出する文字検出手段(321,322,326a)とブラック作像時に文字エッジ領域に囲まれた非文字領域である場合は、文字エッジ領域に変換する変換手段(326b)を備えることを特徴とする画像処理装置。
前記、カラー画像データの注目画素が文字エッジ領域であるか否かを検出する文字検出手段(321,322,326a)と、
ブラック作像時に文字エッジ領域と処理する大きさと、ブラック作像時以外にに文字エッジ領域と処理する大きさとを、異ならせる変換手段(326b)と、を備えることを特徴とする画像処理装置。これによれば、スキャン毎に文字エッジ領域結果がばらついても、文字エッジ領域とそれに囲まれた絵柄領域を、ともに良好に再現できる。
1).黒文字エッジを検出する黒文字エッジ検出手段(321,322,326a)と、
2).絵柄に囲まれた黒エッジを検出(白ブロック黒文字信号A)する絵柄上黒エッジ検出手段(326c)と、
3).絵柄上黒エッジ検出に基づいて、黒文字エッジの内部検出(高濃度領域信号B)する黒文字検出手段(326c)と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
2).上記フィルタ処理手段(321)のフィルタ係数を複数(A,B)備え、画像の状態により係数を選択する係数選択手段(321)と、
3).上記フィルタ処理手段のフィルタ処理結果でエッジを検出するエッジ抽出手段(322)と、
を備えることを特徴とする上記(1)の画像処理装置。
C/P信号:2ビット信号であり、3を意味する2ビット「11」が
文字エッジ領域を示し、1を意味する2ビット「01」が
文字なか領域を示し、0を意味する2ビット「00」が
絵柄領域を示す;
B/C信号:1ビット信号であり、H(「1」)が無彩領域を示し、
L(「0」)が有彩領域を示す。
図4に、原稿認識320の機能をブロック区分で示す。原稿認識320は、文字エッジ検出,文字なか検出,絵柄検出及び有彩/無彩検出を行って、文字エッジ領域,文字なか領域あるいは絵柄領域を表すC/P信号および有彩領域/無彩領域を表すB/C信号を発生する。ここで「文字なか」とは、文字エッジの内側すなわち文字線幅内を意味する。
フィルタ321は、主に文字のエッジの抽出ために、スキャナ200が発生するG画像データを補正する。ここで、スキャナ200で読み取ったデータは、レンズなどの性能でボケていることがあるので、エッジ強調フィルタをかける。ただ、ここでは、単純に原稿上の像エッジを強調し、複写機に広く普及している、階調表現のための万線パターンを強調しない必要がある。万線パターンを強調してしまうと、絵柄(万線パターンによる階調表現領域)をエッジとして抽出して、最終的に文字エッジと誤判定する可能性があるので、強調しないようにする必要がある。また、図6に示すように、600dpiの万線パターンAと400dpiの万線パターンBは、繰返し周期が異なるので、同一のフィルタ係数で強調しないようにするのは難しい。そのため、画像パターンの周期を検出して、フィルタの係数を切換える。なお図6において、主走査方向xの白一ブロック幅とそれに接する黒一ブロック幅との和が、万線ピッチ(定幅:所定数の画素)すなわち万線周期であり、低濃度中間調の時には白ブロック幅が広がり黒ブロック幅が狭くなる。高濃度中間調になるにつれて、白ブロック幅が狭くなり黒ブロック幅が広がる。
0 ー1 0 ー2 0 ー1 0
0 ー1 0 ー2 0 ー1 0
0 ー1 ー1 20 ー1 ー1 0
0 ー1 0 ー2 0 ー1 0
0 ー1 0 ー2 0 ー1 0。
ー1 0 0 ー2 0 0 ー1
ー1 0 0 ー2 0 0 ー1
ー1 0 −1 20 ー1 0 ー1
ー1 0 0 ー2 0 0 ー1
ー1 0 0 ー2 0 0 ー1。
−条件1−〔400dpi系の万線パターンBの薄いところ
(図6上の白区間)かを見る条件〕
(D[3][1] < D[3][2]) &
(D[3][7] < D[3][6]) &
(ABS(D[3][2] - D[3][4]) > ABS(D[3][4] - D[3][1])) &
(ABS(D[3][6] - D[3][4]) > ABS(D[3][4] - D[3][7]))
−条件2−〔400dpi系の万線パターンBの濃いところ
(図6上の黒区間)かを見る条件〕
(D[3][1] > D[3][2]) &
(D[3][7] > D[3][6]) &
(ABS(D[3][2] - D[3][4]) > ABS(D[3][4] - D[3][1])) &
(ABS(D[3][6] - D[3][4]) > ABS(D[3][4] - D[3][7]))
なお、D[i][j]は、x,y分布の画素マトリクス上の、x=i,y=jの位置の画素の画像データが表す値を意味し、例えば、D[3][1]は、図4上のフィルタ321のブロックに示す係数マトリクスの係数a3が宛てられる画素の画像データが表す値である。「&」は「論理積:AND」を意味し、「ABS」は、絶対値演算子を意味する。注目画素は、D[4][3]である。
文字領域は、高レベル濃度の画素と低レベル濃度の画素(以下、黒画素、白画素と呼ぶ)が多く、かつ、エッジ部分では、これらの黒画素及び白画素が連続している。エッジ抽出322は、このような黒画素及び白画素それぞれの連続性に基づいて文字エッジを検出する。
先ず、3値化322aで、2種の閾値TH1およびTH2を用いて、フィルタ321が文字エッジ強調のフィルタ処理をしたG画像データ(エッジ抽出322の入力データ)を3値化する。閾値TH1およびTH2は、例えば、画像データが0から255までの256階調(0=白)を表す場合、例えばTH1=20、TH2=80に設定する。3値化322aでは、入力データ<TH1であると、該データが宛てられる画素を白画素と、TH1≦入力データ<TH2であると中間調画素と、TH2≦入力データであると黒画素と、表す3値化データに入力データを変換する。
黒画素連続検出322bおよび白画素連続検出322cが、3値化データに基づいて、黒画素が連続する箇所および白画素が連続する箇所を、それぞれパターンマッチングにより検出する。このパターンマッチングには、本実施例では、図7に示す3×3画素マトリクスのパターンBPa〜BPdおよびWPa〜WPdを用いる。図7に示すパターンにおいて、黒丸は上述の黒画素であることを示し、白丸は上述の白画素であることを示し、いずれの丸印もない空白画素は、黒画素,中間調画素,白画素のいずれであるか問わないものである。3×3画素マトリクスの中心の画素が注目画素である。
次の近傍画素検出322dは、黒画素連続検出322bおよび白画素連続検出322cの検出結果について、この近傍画素検出322dでの注目画素の近傍に黒連続画素又は白連続画素があるか否かを調べることにより、該注目画素が、エッジ領域と非エッジ領域のいずれにあるかを判定する。より具体的に述べれば、本実施例にあっては、5×5画素マトリクスのブロックで、その内部に黒連続画素と白連続画素がそれぞれ1つ以上存在するときに、そのブロックをエッジ領域と判定し、そうでないときに、そのブロックを非エッジ領域と判定する。
さらに、文字エッジは連続して存在するので、孤立点除去322eにて孤立しているエッジを非エッジ領域に補正する。そして、エッジ領域と判定した画素に対して”1”(エッジ領域)なるedge信号を出力し、非エッジ領域と判定した画素に対応して”0”(非エッジ領域)なるedge信号を出力する。
白領域抽出323は、2値化323a,RGB白抽出323b,白判定323c,白パターンマッチング323d,黒判定323e,黒パターンマッチング323fおよび白補正323gからなる。
2値化323aは、フィルタ321のエッジ強調出力を2値化して、白パターンマッチング323dが参照する白データの生成のための2値信号を発生する。
RGB白抽出323bは、1.)RGB白地検出,2.)仮想白画素検出および3.)谷白画素検出を行って、画像データが白領域かを判定する:
1.)RGB白地検出
該RGB白地検出では、R,G,B画像データで白地領域を検出することにより、白背景分離の動作をアクティブにする。すなわち白背景分離の処理を起動する。具体的には、図9のパターンWBPに示すように、3×3画素マトリックスのR,G,B画像データのすべてが閾値thwssより小さければ、注目画素(3×3画素マトリックスの中心画素)が白領域と判定して白パターンマッチング323dをアクティブにする。これは、ある程度の広がりの白画素領域があるかを検出するものである。
次に、仮想白画素検出では、黄色地を白背景としないために、仮想白画素を定める。ここでは注目画素を中心とする5×5画素マトリックスのどこかに、閾値thwc以下のB画像データが存在すれば、注目画素を仮想白画素とする。特に、B画像データのみで見ているのは、後述の白判定323cが、G画像データのみに基づいて判定を行っているので、G画像データでは検出できないYをB画像データにて検出する。
次に、谷白画素検出では、上記RGB白地検出で検出できない小さな白領域の谷白画素を、図9に示すG画像データの5×5画素マトリクス分布RDPaおよびRDPbに基づいて検出する。具体的には、5×5画素マトリクス分布RDPaに基づいて、
miny=min(G[1][2],G[1][3],G[1][4],G[5][2],G[5][3],G[5][4])を算出する。即ち、図9に示す5×5画素マトリクス分布RDPaの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度minyを摘出する。そして、
maxy=max(G[3][2],G[3][3],G[3][4])
を算出する。即ち、図9に示す5×5画素マトリクス分布RDPaの、白丸を付した画素群の中の最高濃度maxyを摘出する。次に、
mint=min(G[2][1],G[3][1],G[4][1],G[2][5],G[3][5],G[4][5])を算出する。即ち、図9に示すもう1つの5×5画素マトリクス分布RDPbの、黒丸を付した画素群の中の最低濃度mintを摘出する。そして、
maxt=max(G[2][3],G[3][3],G[4][3])を算出する。即ち、図9に示す5×5画素マトリクス分布RDPbの、白丸を付した画素群の中の最高濃度maxtを摘出する。ここで、min( )は最小値を検出する関数である。max( )は、最大値を検出する関数である。次に、
OUT=((miny-maxy) > 0) # ((mint-maxt) > 0)
を算出する。即ち、(miny-maxy)と(mint-maxt)のうち、正値であって大きいほうの値を谷検出値OUTとし、このOUTの値がある閾値以上であると、注目画素(RDPaまたはRDPbの中心画素)を谷白画素と検出する。このように画像の谷状態を検出して、1.)RGB白地検出では、検出しにくいところを補う。
ここでは、白判定にもちいる状態変数MS,SS[I]の更新を行う。その内容を図10に示す。ここで、状態変数MSは処理対象ライン(注目ライン)の画素宛てのもの、状態変数SS[I]は処理対象ラインの1ライン前(処理済ライン)の画素宛てのものであり、いずれも白地の白の程度を表す4bitの白地情報であり、図10の処理によって生成されるものである。状態変数MSおよびSS[I]が表す値の最高値は15に定めており、これが最も白い程度を意味し、最低値は0である。すなわち状態変数MSおよびSS[I]は、白の程度を示すデータであり、それが表す値が大きいほど、強い白を意味する。複写動作開始時に、状態変数MSおよびSS[I]は共に0に初期化される。
次に、SS[I−3]<SS[I]−3の時、SS[I−3]=SS[I]−3をラインメモリにセットする(ステップ16,17−14,15)。
注目画素を中心とする5×5画素単位のブロックで連続した白画素が存在するか否かで、背景が白かを判断する。そのために、注目画素に関して、次式が満たされる時に、白パターンマッチングを行う:
(仮想白画素&(白地情報SS≧thw1(13))&2値化白)#
(仮想白画素&(白地情報SS≧thw2(1))&谷白画素&2値化白)
ここで、この条件式を満たすかのチエックを行う注目画素は、図10のステップ5および14〜17の白伝搬処理の対象となってその処理過程を経たものであり、上記条件式の中の「白地情報SS」が、白伝搬処理後の、上記チエックを行う注目画素の白地情報SS[I]である。但し、このSS[I]は白伝搬処理を終えた白地情報であって、そのIは、上記チエックを行う注目画素の主走査方向xの位置であり、上述の白判定323cで状態変数MSを算出する注目画素の主走査方向xの位置とは別物である。
G画像データが閾値thbkを越える画素を黒画素と判定する。thbk未満の画素を白画素とする。
黒判定323eでの画素単位の黒/白画素判定結果を用いて、黒パターンマッチングを行う。目下処理対象である注目画素を中心とする3×3画素マトリクスのすべての画素が、図9のパターンBBPに示すように全て黒画素であると、注目画素は黒パターン画素であると判定する。そして、この黒パターンマッチングの結果を4×4画素を1ブロック単位としてブロック化する。即ち、4×4画素の中に一つ以上黒パターン画素が存在する時、そのブロックは黒ブロックとする。つまり、4×4画素のすべての画素を、黒画素とする。
ここでは、4.)白ブロック補正,5.)黒ブロック補正および6.)白領域判定により、白領域を抽出する。図11にブロックパターンBCPを示す。このパターンBCPの1つの桝目が1ブロックであり、1ブロックは4×4画素である。
白ブロック補正では、ブロックパターンBCPの×を付した注目ブロックを中心とした15×11ブロックにおいて、四隅の各6×4ブロック領域それぞれに1つ以上の白候補ブロックが存在するときに、注目ブロックに白ブロック補正データを与える。このことにより、白地に囲まれた領域を白領域とする。
黒ブロック補正では、注目ブロックを中心とする3×3ブロックマトリクスにおいて白ブロックが一個以上存在し、かつ、該注目ブロックを中心とする5×5ブロックマトリクスにおいて黒ブロックが1以上存在すれば、該注目ブロックに黒ブロック補正データを与える。このことにより、白ブロックと黒ブロックの境界を白領域とする。
次に、白領域判定では、黒ブロック補正データまたは、白ブロック補正データが存在すれば、白領域とする。
第1網点ピーク検出324aは、G画像データを用いて、所定の大きさの二次元局所領域内の画素濃度情報から、網点ドットの一部を形成する画素(網点ピーク画素と呼ぶ)を検出する回路である。局所領域に関して、次の二つの条件が同時に成立するときに、領域の中心画素を網点ピーク画素として検出する:
条件1:中心画素の濃度レベルが局所領域内で最大(山ピーク)または最小(谷ピーク)である;
条件2:中心画素に対し点対称関係にある全ての画素のペアについて、画素ペアの濃度レベルの平均と中心画素の濃度レベルとの差の絶対値が、閾値Th以上であること。
abs(2Lc−L1−L8)≧Lth
かつ abs(2Lc−L2−L7)≧Lth
かつ abs(2Lc−L3−L6)≧Lth
かつ abs(2Lc−L4−L5)≧Lth
のときに、マスクの中心画素(Lc)を網点ピーク画素として検出する。abs関数は絶対値をとることを意味する。Lthは閾値(固定値)である。
L4=c2, L5=c4, L6=d2,
L7=d3, L8=d4、
と定めたものである。ここで、L1=b2とは、画素b2の濃度を、上述の網点ピーク画素検出演算のL1の値とすることを意味する。
L4=c1, L5=c5, L6=d2,
L7=e3, L8=d4、
と定めたものである。
原稿中の色(有彩)画素や黒(無彩)画素を検出する際には、R,G,Bの相対的な読み取りずれが、各色画像データのサンプリングや機械的精度のために存在する。図13を用いて説明する。図13の(a)は、画像濃度信号で、黒濃度信号は理想的には、R,B,G濃度信号ともレベルの高低が一致したとき理想の黒である。ところが、実際の画像データは、レンズでCCD上に画像を結像し、CCDの画像信号をデジタル化したもので、図13の(b)が理想の高低波形となる。しかし、一般的なスキャナでは、3ラインCCDセンサを用いているため、画像データのR,G,Bの各画像を時間的に同時に読み取るのではなく、R,G,Bの各ラインセンサは等間隔で配置され、時間的に同時に読むことができないので、どうしても読み取り位置ずれが生じてしまう。例えば、図13の(b)に示すレベル変化の黒を表すR,G,B各色濃度信号は、図13の(c)に示すように、相対的にずれる。このずれが大きいと、黒領域の周縁に色ずれが現われる。
色判定325は、有彩色領域を見つけるものである。入力データR,G,Bは、色相分割325aにて、c,m,yおよび色判定用w(白)の信号に変換される。色相分割の例としては、それぞれの色の境界を求め、1画素内のR,G,Bそれぞれの画像データの最大値と最小値の差をRGB差と定義して、以下のようにした。ここでは、R,G,B画像データは、数字が大きくなると黒くなる(濃くなる):
1).R−Y色相領域境界(ry)
R - 2 * G + B > 0
2).Y−G色相領域境界(yg)
11 * R - 8 * G - 3 * B > 0
3).G−C色相領域境界(gc)
1 * R - 5 * G + 4 * B < 0
4).C−B色相領域境界(cb)
8 * R - 14 * G + 6 * B < 0
5).B−M色相領域境界(bm)
9 * R - 2 * G - 7 * B < 0
6).M−R色相領域境界(mr)
R + 5 * G - 6 * B < 0。
(R < thwa) & (G < thwa) & (B < thwa)ならば、y=m=c=0とする。thwaは閾値である。
(ry == 1) & (yg == 0) & (RGB差 > thy)ならば、y=1、m=c=0とする。thyは閾値である。
(yg == 1) & (gc == 0) & (RGB差 > thg)ならば、c=y=1、m=0とする。thgは閾値である。
(gc == 1) & (cb == 0) & (RGB差 > thc)ならば、c=1、m=y=0とする。thcは閾値である。
(cb == 1) & (bm == 0) & (RGB差 > thb)ならば、m=c=1、y=0とする。thbは閾値である。
(bm == 1) & (mr == 0) & (RGB差 > thm)ならば、m=1、y=c=0とする。thmは閾値である。
(mr == 1) & (ry == 0) & (RGB差 > thr)ならば、y=m=1、c=0とする。thrは閾値である。
(R < thw) & (G < thw) & (B < thw)ならば、色画素用w画素とし、wとして出力する。thwは閾値である。ここで、7)〜14)の優先順位は、数の小さい方を優先する。上述の閾値thwa,thy,thm,thc,thr,thg,thbは、複写(処理)前に決まる閾値である。thwとthwaの関係は、thw>thaとなっている。出力信号は、c,m,yに各1ビットの3ビットデータと、さらに、色判定用色画素検出のwの1ビットである。ここで色相毎に閾値をかえているのは、色相領域毎に、有彩範囲が異なる時に色相領域に応じた閾値を決定する。この色相分割は、一例であって、どんな式を使用してもよい。
図5に、色画素判定325fの内容を示す。5ライン分の、c,m,y,wのデータは、パターンマッチング325f5〜325f7と、カウント325f1〜325fに入力する。ここでまず、B/C信号を求める流れの中のパターンマッチング325f6について説明する。
色画素用w画素が存在する時は、その画素のc=m=y=0に補正する。この補正により、注目画素を中心とする5×5画素マトリクスの白レベルが大きくなる。次に注目画素が、色相分割325aで判定した画素のc,m,yの全てが1(c=m=y=1)または全てが0(c=m=y=0)以外の画素(色画素)であるかを、該5×5画素マトリクスがつぎのパターンにマッチングするかをチェックすることによつて、判定する:
1).色画素パターン群
1―1).パターン1―1(pm1)
D23 & D33 & D43
1―2).パターン1―2(pm2)
D32 & D33 & D34
1―3).パターン1―3(pm3)
D22 & D33 & D44
1―4).パターン1―4(pm4)
D24 & D33 & D42
中心画素(注目画素)は、D33である。図14にこれらのパターンpm1〜pm4を示す。これらのパターン上の白丸は、c,m,yの少なくとも一者が1であることを示す。パターンマッチングを採用するのは、孤立点などを拾わないようにするためである。逆に、網点などの、小面積色検出する際には、中心画素が1(c=m=y=1)または全てが0(c=m=y=0)以外の画素(色画素)であるかで、判定すればよい。
白に囲まれた色線を検出する。これに用いるパターンを図15に示す。図15において、白丸を付した画素は、c,m,yが全て0の画素である。注目画素(中心画素)を中心とする5×5画素マトリクスのデータ(c,m,y)の分布が、図15のパターンpw11a〜pw14dのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素(中心画素)を色線画素と見なす:
2―1).パターン2―1(pw11a〜pw11d)
((D12&D13&D14)&(D42&D43&D44))#
((D12&D13&D14)&(D52&D53&D54))#
((D22&D23&D42)&(D42&D43&D44))#
((D22&D23&D42)&(D52&D53&D54))
2―2).パターン2―2(pw12a〜pw12d)
((D21&D31&D41)&(D24&D34&D44))#
((D21&D31&D41)&(D25&D35&D45))#
((D22&D23&D24)&(D24&D34&D44))#
((D22&D23&D24)&(D25&D35&D45))
2―3).パターン2―3(pw13a〜pw13d)
((D11&D21&D12)&(D35&D44&D53))#
((D11&D21&D12)&(D45&D44&D55))#
((D13&D22&D31)&(D35&D44&D53))#
((D13&D22&D31)&(D45&D44&D55))
2―4).パターン2―4(pw14a〜pw14d)
((D13&D24&D35)&(D41&D51&D52))#
((D14&D15&D25)&(D41&D51&D52))#
((D13&D24&D35)&(D31&D42&D53))#
((D14&D15&D25)&(D31&D42&D53))。
c,m,yが全て0のところのパターンマッチングを行う。これに用いるパターンを図16に示す。図16において、白丸を付した画素は、c,m,yが全て0の画素である。注目画素(中心画素)を中心とする5×5画素マトリクスのデータ(c,m,y)の分布が、図16のパターンpw21a〜pw24dのいずれかにマッチングすると、そのときの注目画素(中心画素)を白領域画素と見なす:
3―1).パターン3―1(pw21a〜pw21d)
(D21&D31&D41)#
(D22&D32&D42)#
(D24&D34&D44)#
(D25&D35&D45)
3―2).パターン3―2(pw22a〜pw22d)
(D12&D13&D14)#
(D22&D23&D24)#
(D42&D43&D44)#
(D52&D53&D54)
3―3).パターン3―3(pw23a〜pw23d)
(D52&D51&D41)#
(D53&D42&D31)#
(D35&D24&D13)#
(D25&D15&D14)
3―4).パターン3―4(pw24a〜pw24d)
(D54&D55&D45)#
(D53&D44&D35)#
(D31&D22&D13)#
(D21&D11&D12)。
上記で抽出したパターンマッチング結果が以下のパターンに一致すれば、注目画素を、色判定用色画素候補2とする:
((pm1 == 1) & ((pw11 == 1) # (pw21 != 1))) #
((pm2 == 1) & ((pw12 == 1) # (pw22 != 1))) #
((pm3 == 1) & ((pw13 == 1) # (pw23 != 1))) #
((pm4 == 1) & ((pw14 == 1) # (pw24 != 1)))
ここで、(pm1 == 1)は、注目画素を中心とするデータ分布が、パターンpm1にマッチングすることを意味し、(pw11 == 1)はパターンpw11a〜pw11dのいずれかにマッチングすることを意味し、(pw21 != 1)はパターンpw21a〜pw21dのいずれかにマッチングすることを意味する。&は論理積を、#は論理和を意味する。このパターンマッチングにより、白領域に囲まれた色画素を色画素候補として、それ以外で白領域が存在する時は、色画素としない。白領域がない色画素パターンマッチングで一致したものは、色画素候補となる。
注目画素を中心とする5×5画素マトリクス内に、色判定用w画素が存在する時は、その画素の色相分割325aで判定したc,m,yデータをc=m=y=0に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素のc,m,yの1(c=1,m=1,y=1)の数をカウントする。c,m,yそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、thcnt以上でかつ最小値がthmin未満ならば、色画素候補1とする。thcnt,thminは、複写(処理)前に設定する閾値である。y,m,cにプレーン展開して、N×Nのマトリクスにおいてのそれぞれのプレーン毎に数を数えて、最少値をブラックと仮定している。このことにより、黒画素の読み取りが漏れても補正が可能となる。そして最大値と最小値の差で有彩画素を判定している。このことにより、黒画素が読取りから外れた画素を補正して、有彩画素を抽出する。注目画素を中心とする5×5画素マトリクス内に一定画素の有彩画素があると注目画素を有彩画素としている。
パターンマッチング325f6とカウント325f1の出力にもとづいて、色画素判定325f8で、色画素か否かを判定する。色画素候補1でかつ色画素候補2であれば、色画素1とする。
色画素判定325f8の出力をブロック化325f9にてブロック化をする。ブロック化とは、4×4画素のマトリックスにおいて、1画素以上の色画素1があれば、該4×4画素マトリックス全体を色画素1ブロックとして、出力する。ブロック化325f9以降の処理は、4×4画素を1ブロックとしてブロック単位出力する。
ブロック化したデータを孤立点除去325f10にて、注目ブロックの隣り合うブロックに色画素1ブロックがなければ孤立点として、除去する。
孤立点除去325f10の出力を、膨張325f11にて、色画素1ブロックが存在する場合は、5×5ブロックに膨張する。膨張するのは、色画素の周辺を、黒文字処理をしないようにするためである。ここで、出力するB/C信号は、色画素1ブロックの時にL(有彩)を出力し、それ以外の時は、H(無彩)を出力する。
注目画素を中心とする5×5画素マトリクス内に色判定用w画素が存在する時は、その画素の色相分割325aで判定したc,m,yデータをc=m=y=0に補正する。この補正により、該画素マトリクスの白レベルが大きくなる。そして、該画素マトリクス内の各画素の、c,m,yの1(c=1,m=1,y=1)の数をカウントする。c,m,yそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、thacnt以上でかつ最小値がthamin未満ならば、注目画素を色画素候補1とする。thacnt,thaminは、複写(処理)前に設定する閾値である。
パターンマッチング325f6とカウント325f2の出力にもとづいて、色画素判定325f12で、色画素か否かを判定する。色画素候補1でかつ色画素候補2であれば、色画素2とする。
色画素判定325f12の出力をブロック化325f13にてブロック化をする。即ち、4×4画素のマトリックスにおいて、1画素以上の色画素2があれば、該4×4画素マトリックの全体を色画素2ブロックとして、出力する。ブロック化325f13以降の処理は、4×4画素を1ブロックとしてブロック単位出力する。
孤立ブロックの除去のために、3×3ブロックの中のアクティブ条件(色画素2ブロック)が3個以上あり、注目ブロックがアクティブ(色画素)ならば、注目ブロックをアクティブブロック(色画素2ブロック)とする。
注目画素を中心とする5×5画素マトリクス内の各画素の、c,m,yの1(c=1,m=1,y=1)の数をカウントする。c,m,yそれぞれについてのカウント値の最大値と最小値との差が、tha1cnt以上で、かつカウントしたc,m,yの最小値が、tha1min未満ならば、色画素候補3とする。tha1cnt,tha1minは、複写(処理)前に設定する閾値である。
色画素検出で判定した画素(c、m、y)が色画素かを、5×5画素マトリクスを用いるパターンマッチングで判定する。パターンはパターンマッチング325f6のものと同じである。パターンマッチングで一致した画素は、色画素候補4とする。
色画素候補3でかつ色画素候補4であれば、色画素3とする。
色画素判定325f15の出力をブロック化325f16にてブロック化をする。すなわち、4×4画素のマトリックスにおいて、1画素以上の色画素3があれば、該4×4画素マトリックスの全体を色画素3ブロックとして、出力する。ブロック化325f16以降の処理は、4×4を1ブロックとしてブロック単位出力する。
孤立ブロックの除去のために、3×3ブロックの中のアクティブ条件(色画素3ブロック)が3個以上あり、注目ブロックがアクティブ(色画素3)ならば、注目ブロックをアクティブブロック(色画素3ブロック)とする。
注目画素を中心とする5×5画素マトリクス内の各画素の、色相分割325aで判定したc,m,yの1(c=1,m=1,y=1)の数をカウントする。c,m,yの各カウント値の最小値が、thabk以上ならば、注目画素を黒画素候補1とする。thabkは、複写(処理)前に設定する閾値である。
注目画素を中心とする5×5画素マトリクスにおいて、c=m=y=1の画素のパターンマッチングを行う。
D23&D33&D43
1―2).パターン1―2(pm2)
D32&D33&d34
1―3).パターン1―3(pm3)
D22&D33&D44
1―4).パターン1―4(pm4)
D42&D33& D24
これらのパターンは図14に示すものであり、図中に丸印を付した画素が、c=m=y=1の画素である。これらのパターンのどれかに一致した時に、注目画素を黒画素候補2とする。
注目画素が、黒画素候補1でかつ黒画素候補2であれば、黒画素とする。
黒画素の出力をブロック化325f19にてブロック化をする。ここでのブロック化とは、4×4画素のマトリックスにおいて、1画素以上の黒画素があれば、該4×4画素マトリックスの全体を黒画素ブロックとして、出力する。ブロック化325f19以降の処理は、4×4画素を1ブロックとしてブロック単位出力する。
3×3ブロックのマトリックス内において、注目ブロックがアクティブ(黒画素ブロック)で、その周辺画素がノンアクティブ(非黒画素)ならば、注目ブロックをノンアクティブ(非黒画素ブロック)にする。
注目ブロックが、色画素判定325f12でアクティブ(色画素2)と判定されかつ無彩判定325f18でアクティブ(黒画素)と判定されていなければ、注目ブロックは色(色ブロック)と判定する。また、色画素判定325f15がアクティブ(色画素)の時も色と判定する。
総合色画素判定325f21で、色と判定したブロックに対して小さな文字を連続と見なすために、注目ブロックを中心とする9×9ブロックのマトリックス内に1ブロックでもアクティブブロックがあれば、注目ブロックをアクティブブロックとする。ここで、大きく膨張させるのは、文字同士のすき間を埋めるためである。
連続カウント325f23では、色画素ブロックの連続性を見て、カラー原稿か白黒原稿かを判定する。膨張325f22の出力データ(色画素ブロック)の中の色画素の連続数をカウントすることにより、カラー原稿かどうか判定する。
総合判定326は、文字判定326a,膨張処理326b,文字なか判定326cおよびデコード326dからなる。
文字判定326aでは、エッジ抽出322の結果がエッジありで、網点抽出324の結果が網点なしで白領域抽出323の結果が白領域ありのときは、文字エッジと判定する。そうでないときには非文字エッジ(絵柄又は文字なか)と判定する。
膨張処理326bでは、文字判定326bの結果を8×8ブロックのOR処理をして、その後に3×3ブロックのAND処理をして4ブロックの膨張処理を行う。すなわち、注目ブロックを中心とする8×8ブロックのいずれかのブロックが文字エッジであると、注目ブロックも文字エッジブロックであると仮定し、該注目ブロックを中心とする3×3ブロックのすべてが文字エッジであると注目ブロックを文字エッジと確定し、そして、注目ブロックとそれに隣接する3ブロック、計4ブロックを文字エッジと見なす。OR処理してからAND処理するのは、特に黒文字の場合、黒文字の領域の周辺に小領域の非黒文字領域が存在すると、処理の差により違和感が感じられることがある。例えば黒が薄く見える。これを防ぐために、OR処理で非黒文字領域を大きくしている。AND処理は、望むべき膨張量にするために行っている。
文字なか判定326cは、エッジ抽出322,白領域抽出323,網点抽出324,色判定325および文字判定326aの結果を用いて、文字のなか領域か否を表す文字なか信号を生成する。文字なか信号を生成するために用いる処理と信号を、次に示す。
白ブロック黒文字信号A:文字なか用文字信号がアクティブ(文字エッジ)で、白領域抽出323の白ブロック補正323gの出力が白ブロック補正データありで、色判定325の結果がノンアクティブ(無彩:黒画素ブロック)の時に、白ブロック黒文字信号Aをアクティブとする。すなわち、「白ブロック黒文字」を示すものとする。この場合(白地に囲まれた黒文字)は、文字である確率が非常に高い;
高濃度黒領域信号B:白領域抽出323の黒ブロック化の3×3ブロックのORがアクティブ(黒)で、色判定325の結果がノンアクティブ(無彩)で、網点抽出324の結果がノンアクティブ(非網点)で、さらに、文字なか用文字信号がノンアクティブ(非文字エッジ)の時に、高濃度黒領域信号Bをアクティブにする。すなわち、「高濃度黒領域」を示すものとする。黒文字のなかは、濃度が濃いので、他の条件と組み合わせて文字なか判定をする;
黒文字信号C:文字なか用文字信号がアクティブ(文字エッジ)で、色判定325の結果がノンアクティブ(無彩)の時に、黒文字信号Cはアクティブ(黒文字)になる。このアクティブの黒文字部分は、文字のエッジである可能性が高く、その周辺に文字なかがある可能性が高い。
Q24=(A21&A22&A23&A24)
#((Q13#Q23#Q14#Q15)&(B24#C24))
位置関係は図19に示した。記号の2桁の数字の上桁の数字の2は現在のラインy2を示し、1は1ライン前y1を示す。下桁の数字は、ライン上の画素位置xを示す。上式が表す処理を簡単に説明すると、白ブロック黒文字信号Aが連続して存在するとすなわちA21〜A24が全てアクティブであると、注目画素を文字なか候補であると仮定し、次に、文字なか候補確定の処理を開始する。すなわち、高濃度黒領域信号B24か黒文字信号C24の周辺に文字なか候補ありと判定した画素(Q13,Q23,Q14またはQ15)があると、注目画素も、文字なか候補と、判定を確定する。つまり、白ブロック文字信号A(アクティブ)が連続して存在するとこの条件をトリガーにして、文字なか候補の判定を開始する。
ここでは、文字なか候補(信号Q:アクティブ)から文字なか信号をつくる。文字なか信号は、文字エッジ信号でなく、文字なか候補であれば、文字なか信号あり(文字なか信号:アクティブ)と判定する。デコード326dが最終的に出力するC/P信号は、以下の表のようになる:
C/P信号 文字エッジ信号 文字なか信号 領域判定内容
0 なし なし 絵柄領域
1 なし あり 文字なか領域
2 − − −
3 あり × 文字エッジ領域
C/P=2を出力するケースは存在しない。
400:プリンタ
Claims (1)
- 画像データに基づいて、それが表す画像の低濃度領域を検出する白地検出手段および高濃度領域を検出する黒地検出手段と、
前記低濃度領域と高濃度領域の境界領域を検出して境界領域を白領域とする白補正手段、を含む白領域検出手段1と、
低濃度領域で囲まれた領域を検出し、該領域も白領域とする白領域検出手段2と、
前記白領域検出手段1、または、前記白領域検出手段2が前記白領域と検出しない領域を非文字エッジ領域とする非文字エッジ判定手段と、
を備え、前記白地検出手段は、
エツジ強調処理したG画像データに基づき低濃度である2値化白を検出する白データ検出手段;
RGB画像データの組合せに基づき低濃度である白地を検出する白地検出手段;
注目画素の周辺画素の、白の程度を示すデータである白地情報の最も白程度が高い白地情報を注目画素の白地情報に設定し、注目画素が前記白地との検出であると白地情報を高い白を表す値に設定し、前記白地を検出しない場合は、前記2値化白との検出であるときには前記白地情報を高白側に更新し、前記2値化白が非検出であるときには前記白地情報を低白側に更新して、1ライン前かつ注目画素の主走査位置より前の画素の白地情報のほうが注目画素の白地情報よりも白程度が低いものであると、該前の画素の白地情報をそれが表す白程度より弱い白程度に更新する、白判定手段;および、
生成された白地情報に基づいて各画素が低濃度領域であるかを検出する低濃度領域検出手段;を含む、
画像処理装置。
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