JP4496602B2 - 画像処理方法および画像処理装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データの特徴抽出に基づいて、画像データを複数の領域に分割する画像処理方法および画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理装置に適用される原稿には、文字画像・網点画像・写真画像などの属性を有する画像を複数有する原稿が含まれる。したがって、画像の属性に適した画像処理を施すことが望ましい。そのため、原稿の画像データを、属性に応じた領域に分割する領域判別を正確に実行する必要がある。
【０００３】
例えば、画像データを網点領域・写真領域・文字領域および図形領域に分割する技術は、従来から知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、網点によって図形が構成されている領域つまり網点図形領域と、網点によって写真が構成されている領域つまり網点写真領域とを分離するための技術は知られていない。例えば、網点図形領域の画像をベクタ変換して、閉領域の内部を同一色で塗り潰して出力する画像処理システムにおいては、網点写真領域の画像も、網点図形領域の画像と同様に、ベクタ変換される。したがって、網点写真領域の画像の階調性は、劣化し、網点写真領域の画像は、イラストのような画像に変換されてしまう。
【０００５】
本発明は、このような従来の問題を解決するために成されたものであり、網点図形領域と網点写真領域とを分離するための画像処理方法および画像処理装置の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明は次のように構成される。
【０００７】
（１）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離する手段とを有し、
前記特徴量は、対象となる領域の明度画像の明度値から作成される第１ヒストグラムと、前記第１ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第２のヒストグラムとの、各階調における差分を合計したものであり、
前記分離する手段は、前記差分の合計が閾値より大きいと判断される場合は前記対象となる領域について網点図形領域とし、前記差分の合計が前記閾値より小さいと判断される場合は前記対象となる領域について網点写真領域とする
ことを特徴とする画像処理装置。
【００１０】
（２）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有し、
前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づいており、
前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、主走査方向あるいは副走査方向に関する隣接するエッジの間の線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする画像処理装置。
【００１５】
（３）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離するステップとを有し、
特徴量を検出する前記ステップは、対象となる領域の明度画像の明度値から作成される第１ヒストグラムと、前記第１ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第２のヒストグラムとの、各階調における差分を合計した値を算出するステップを有し、
前記特徴量は、前記差分の合計であり、
分離する前記ステップは、前記差分の合計が閾値より大きいと判断される場合は前記対象となる領域について網点図形領域とし、前記差分の合計が前記閾値より小さいと判断される場合は前記対象となる領域について網点写真領域とする
ことを特徴とする画像処理方法。
【００１８】
（４）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有し、
特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有し、
ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、主走査方向あるいは副走査方向に関する隣接するエッジの間の線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする画像処理方法。
【００２３】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
［実施の形態１］
図１に示される画像処理システムは、画像処理装置１０・コントローラ２０・操作パネル３０・画像入力装置４０・第１出力装置５０・第２出力装置６０を有する。
【００２５】
画像処理装置１０は、文字認識部１１・領域分離部１２・ビットマップ処理部１３・ベクタ変換部１４・２値化部１５・合成部１６・フォーマット変換部１７を有する。
【００２６】
コントローラ２０は、操作パネル３０用のインターフェイス２２・画像入力装置４０用のインターフェイス２３・第１出力装置５０および第２出力装置６０用のインターフェイス２２・インターフェイス２２〜２４を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）２１を有する。
【００２７】
操作パネル３０は、ユーザからの指示を入力するために使用される。画像入力装置４０は、カラースキャナなどの画像読み取り装置である。第１出力装置５０は、カラープリンタなどの画像形成装置であり、第２出力装置６０は、例えば、モニタを備えたコンピュータであり、出力される画像データを表示・記憶・データ処理する装置である。
【００２８】
次に、動作の流れに沿って、各部の機能を、詳細に説明する。
【００２９】
ユーザは、操作パネル３０を使用し、指示情報を入力する。指示情報は、例えば、動作開始指示やマニュアル設定項目の指示である。
【００３０】
マニュアル設定項目は、出力領域の選択・後処理の選択・領域分離のウェイト・読み取りモード・出力形式の選択などを含んでいる。
【００３１】
出力領域の選択は、合成部１６において適用される領域を選択するモードであり、文字領域・網点図形領域・網点写真領域の出力の有無を、領域別に指定する。
【００３２】
後処理の選択は、文字認識部１１および領域分離部１２において分離された領域つまり文字領域・網点図形領域・網点写真領域に対し適用される後処理を選択するモードである。後処理は、文字認識部１１における文字コード化、ビットマップ処理部１３におけるビットマップ処理、ベクタ変換部１４におけるベクタ変換、および２値化部１５における２値化などを含む。
【００３３】
ウェイトは、領域分離部１２における領域分離のパラメータを調整するために使用され、文字寄り・写真寄り・図形寄りの設定が可能である。
【００３４】
読み取りモードは、画像入力装置４０において原稿の画像をカラー画像として処理するカラーモードと、原稿の画像をモノクロ画像として処理するモノクロモードからなる。
【００３５】
出力形式の選択は、フォーマット変換部１７において作成される出力ファイルの形式を選択するモードである。出力形式は、文書ファイル形式・ページ記述言語形式・文書表示用のファイル形式・画像を保存するためのファイル形式などの汎用ファイル形式である。例えば、文書ファイル形式は、リッチ・テキスト、ページ記述言語のファイル形式は、ポストスクリプト、文書表示用のファイル形式は、PDF（Portable Document Format）、画像を保存するためのファイル形式は、JPEG（Joint Photographic Experts Group）あるいはTIFF（Tagged Image File Format）である。
【００３６】
次に、操作パネル３０から指示情報は、インターフェイス２２を経由して、コントローラ２０に送信される。
【００３７】
コントローラ２０は、マニュアル設定項目の指示情報を受信した場合、マニュアル設定を画像処理装置１０に入力する。さらに、コントローラ２０は、動作開始指示を受信した場合、読み取りモード設定に従って、カラーモードあるいはモノクロモードでの画像読み取りの開始を、画像入力装置４０に指示する。
【００３８】
画像入力装置４０は、コントローラ２０からの動作開始指示に基づいて、原稿の画像を読み取る。生成された画像データは、コントローラ２０のインターフェイス２３を経由して、画像処理装置１０の文字認識部１１に送信される。
【００３９】
文字認識部１１は、画像データから文字領域を分離し、文字領域に存在する文字画像を抽出する。文字画像が除去された画像データは、領域分離部１２に入力される。また、文字認識部１１は、文字画像を文字コードデータに変換する。文字コードデータは、位置データおよび色情報と共に、合成部１６に入力される。なお、ユーザによって出力領域の後処理として２値化が指定されている場合、文字領域は、２値化部１５に入力される。また、ウェイトが指定されている場合は、画像データから文字領域を分離するためのパラメータが、調整される。
【００４０】
領域分離部１２は、文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出し、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する。つまり、領域分離部１２は、画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有する。
【００４１】
網点写真領域のデータは、位置データが付加され、ビットマップ処理部１３に入力される一方、網点図形領域のデータは、位置データが付加され、ベクタ変換部１４に入力される。なお、ウェイトが指定されている場合は、画像データを網点写真領域と網点図形領域とに分割するためのパラメータが、調整される。また、後処理が指定されている場合は、指定内容に従って、領域分割後の画像データは、ビットマップ処理部１３またはベクタ変換部１４あるいは２値化部１５に入力される。
【００４２】
ビットマップ処理部１３は、網点写真領域のデータに対して、エッジ補正および平滑化処理を施す。その後、網点写真領域のデータは、位置データと共に、合成部１６に入力される。なお、ビットマップ処理部１３は、ビットマップ処理が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【００４３】
ベクタ変換部１４は、網点図形領域のデータをベクタ変換し、ベクタデータを生成する。ベクタデータは、属性データと共に、合成部１６に入力される。なお、ベクタ変換は、網点によって構成される図形を、直線・円弧・ベジェ曲線などのベクタデータに変換することを意味する。属性データは、例えば、ベクタデータによって囲まれている閉領域の色・線幅・線種・線色・端点形状の特徴を抽出して得られるデータである。なお、ベクタ変換部１４は、ベクタ変換が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【００４４】
２値化部１５は、２値化処理が後処理として指定されている場合、文字認識部１１および／又は領域分離部１２から入力される画像データを、２値化する。２値化データは、位置データと共に、合成部１６に入力される。
【００４５】
合成部１６は、文字認識部１１・ビットマップ処理部１３・ベクタ変換部１４・２値化部１５からのデータを、合成する。合成データは、内部形式のデータに変換され、フォーマット変換部１７に入力される。なお、出力領域の選択が指定されている場合、選択されている画像領域のデータのみが、合成される。
【００４６】
フォーマット変換部１７は、内部形式のデータを、指定されている外部形式のデータに変換する。外部形式のデータは、インターフェイス２４を経由して、第１出力装置５０および／又は第２出力装置６０に入力される。
【００４７】
例えば、第１出力装置５０は、データを用紙に印刷し、第２出力装置６０は、データを記憶すると共にモニタに表示する。
【００４８】
次に、図２のフローチャートを参照し、領域分離部１２における網点写真領域と網点図形領域との領域分離方法を、詳細に説明する。
【００４９】
網点図形領域の明度分布は、ある程度均一である。一方、網点写真領域の明度分布は、局所的には均一であるが、広い範囲では、分散している。したがって、広い範囲をカバーする明度のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの特徴を抽出することによって、網点写真領域と網点図形領域とを分離できる。
【００５０】
具体的には、まず、文字認識部１１からの入力画像データに基づいて、図３に示されるような明度からなる画像つまり明度画像を作成する（ステップＳ１）。各画素の明度Ｖは、例えば、下記の式（１）に基づいて算出される。ただし、式中の符号ｋ1，ｋ2，ｋ3は、定数であり、入力画像は、Ｒ（レッド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）からなる８ビットの画像データとする。
【００５１】
【数１】
【００５２】
次に、明度画像から下地が除去され（ステップＳ２）、３×３画素ブロックに対し平滑化フィルタを使用する平滑化処理が適用される（ステップＳ３）。下地およびノイズが除去された明度画像は、２値化され（ステップＳ４）、２次微分フィルタであるラプラシアンフィルタを使用し、エッジ検出が実行される（ステップＳ５）。次に、モフォロジー処理の一種であるクロージング（膨張・侵食）処理を実行することによって、エッジが補間され、図４に示されるようなエッジによって構成される画像つまりエッジ画像が得られる（ステップＳ６）。
【００５３】
次に、第１分離処理が実行される（ステップＳ７）。第１分離処理は、概して、エッジ画像および明度画像を使用して作成されるヒストグラムに基づいて、特徴量を算出し、当該特徴量を使用して、第１方向、例えば主走査方向に関する領域分離を実行することによって、構成される。
【００５４】
次に、第２分離処理が実行されて、位置データが生成される（ステップＳ８）。第２分離処理は、概して、第１方向と直角をなす第２方向、例えば副走査方向に関して領域分離を実行することによって、構成される。
【００５５】
次に、位置データに基づいて、網点写真領域の輪郭を追跡することによって、網点写真領域の外接矩形が検出される（ステップＳ９）。最後に、外接矩形内の座標位置に対応する画素が入力画像データから分離され、図５に示されるような網点写真領域に属する画素のみから構成される画像と、図６に示されるような網点図形領域に属する画素のみから構成される画像とが出力される（ステップＳ１０）。
【００５６】
次に、図７のフローチャートを参照し、ステップＳ７における第１分離処理を、詳細に説明する。
【００５７】
まず、エッジ画像のエッジの位置に基づいて、第１方向に関する隣接するエッジの間の線分であるエッジ間線分の位置が、検出される（ステップＳ７１）。次に、注目エッジ間線分の位置に対応する明度画像の画素を使用して、ヒストグラム（第１ヒストグラム）が作成される（ステップＳ７２）。第１ヒストグラムに対して、平均値フィルタ（｜１｜０｜１｜）を使用する平滑化処理を適用することによって、第２ヒストグラムが作成される（ステップＳ７３）。次に、下記の式（２）に従って、階調毎に第１ヒストグラムHist１と第２ヒストグラムHist２の差を算出し、その合計を特徴量とする（ステップＳ７４）。なお、明度は、８ビットデータであり、２５６階調を有する。
【００５８】
【数２】
【００５９】
次に、注目エッジ間線分に位置する総画素数Ｎ1と所定の定数Ｔ1との比率Ｒ1（＝Ｎ1／Ｔ1）が、算出される（ステップＳ７５）。定数Ｔ1は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第１のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【００６０】
次に、閾値である比率Ｒ1と特徴量とが比較される（ステップＳ７６）。特徴量が、比率Ｒ1より大きいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点図形領域に属していると見なされ、番号を割当てる処理つまりラベリングが実行され、ラベリングデータが生成される（ステップＳ７７）。一方、特徴量が、比率Ｒ1より小さいあるいは等しいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点写真領域に属していると見なされ、ラベリングデータが生成される（ステップＳ７８）。
【００６１】
次に、注目エッジ間線分が、第１方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される（ステップＳ７８）。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップＳ７２に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【００６２】
次に、図８のフローチャートを参照し、ステップＳ８における第２分離処理を、詳細に説明する。
【００６３】
エッジ画像に基づいて、第２方向に関するエッジ間線分の位置が検出される（ステップＳ８１）。次に、第１分離処理によって作成されたラベリングデータに基づいて、注目エッジ間線分に位置する総画素数Ｎ2と網点写真領域に属する画素数Ｎ3との比率Ｒ2（＝Ｎ3／Ｎ2）が、算出される（ステップＳ８２）。次に、比率Ｒ2と閾値である所定の定数Ｔ2とが比較される（ステップＳ８３）。定数Ｔ2は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第２のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【００６４】
比率Ｒ2が、定数Ｔ2と等しいあるいは小さいと判断される場合は、注目エッジ間線分に存在している画素の全てが、網点図形領域に属すると見なされ、その位置データが生成される（ステップＳ８４）。一方、比率Ｒ2が、定数Ｔ2より大きいと判断される場合は、注目エッジ間線分に位置する画素の全てが、網点写真領域に属すると見なされ、位置データが生成される（ステップＳ８５）。
【００６５】
次に、注目エッジ間線分が、第２方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される（ステップＳ８６）。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップＳ８２に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【００６６】
以上のように実施の形態１においては、画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。したがって、網点写真領域および網点図形領域に対し、それぞれの属性に適した画像処理を、適用することが可能となる。
【００６７】
例えば、網点図形領域の図形画像をベクタ変換し、閉領域の内部を、同一色で塗り潰す一方、網点写真領域に対し、平滑化処理等の画像処理を適用することが可能となる。つまり、網点図形領域の図形画像のエッジぼけ、モアレの発生および網点写真領域におけるエッジ誤判別が、防がれる。また、網点図形領域の図形画像のみをベクタ変換できるため、画質を劣化させることなく、画像のファイルサイズを削減できる。したがって、画像データを高速に送信できる。
【００６８】
さらに、網点写真領域および網点図形領域を、原稿の画像データから自動的に分離して抽出できる。したがって、網点写真領域あるいは網点図形領域のみの画像をユーザが所望する場合、ユーザは、対応する領域をマニュアルで指定する必要はない。
【００６９】
［実施の形態２］
実施の形態２に係る領域分離方法においては、画像データから作成される明度画像の特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づいている。実施の形態２は、この点で、明度画像から作成されるヒストグラムを特徴量として使用する実施の形態１と異なっている。
【００７０】
次に、図９のフローチャートを参照し、領域分離方法を詳細に説明する。
【００７１】
まず、入力画像データから、図１０に示されるような明度画像が作成される（ステップＳ１０１）。次に、明度画像に対して離散コサイン変換が適用される第１抽出処理が実行される（ステップＳ１０２）。第１抽出処理においては、図１１に示されるような写真領域が除去された第１マスク画像が作成される。
【００７２】
次に、明度画像に対して、第１マスク画像を使用するマスク処理が適用され、図１２に示されるような写真領域が除去された画像である第２画像が、作成される（ステップＳ１０３）。次に、第２画像に対して離散コサイン変換が適用される第２抽出処理が実行される（ステップＳ１０４）。第２抽出処理においては、図１３に示されるような第２マスク画像が作成される。
【００７３】
次に、第２マスク画像の注目画素が、黒であるか否かが判断される（ステップＳ１０５）。注目画素が白であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点図形領域に属する画素として出力される（ステップＳ１０６）。一方、注目画素が黒であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点写真領域に属する画素として出力される（ステップＳ１０７）。
【００７４】
次に、第２マスク画像の全ての画素に対して処理が完了したか否か、つまり注目画素が最終画素であるか否かが判断される（ステップＳ１０８）。処理が未完了であると判断される場合、プロセスはステップＳ１０５に戻り、処理が繰り返される。一方、第２マスク画像の全ての画素に対する処理が完了したと判断される場合、プロセスは終了する。以上の結果、網点図形領域と網点写真領域とが分離され、図１４に示されるような網点写真画像と、図１５に示されるような網点図形画像とが得られる。
【００７５】
次に、図１６のフローチャートを参照し、ステップＳ１０２における第１抽出処理を、詳細に説明する。
【００７６】
まず、明度画像が、８×８画素のブロック毎に離散コサイン変換され、図１７に示されるような８×８のＤＣＴ係数行列が得られる（ステップＳ１２１）。ＤＣＴ係数行列は、下記の式（３）で表される離散コサイン変換行列をＣ、その転置行列をＣｔで表すと、Ｃ×画素×Ｃｔで算出される。
【００７７】
【数３】
【００７８】
次に、ＤＣＴ係数行列の抽出周波数成分に、「０」が設定される（ステップＳ１２２）。抽出周波数成分は、写真領域に特有の高周波成分である。次に、ステップＳ１２１の逆プロセスつまり逆離散コサイン変換が実行され、高周波成分が「０」である補正画像が形成される（ステップＳ１２３）。次に、明度画像と補正画像との差分データから構成される差分画像が作成され（ステップＳ１２４）、当該差分画像は、２値化される（ステップＳ１２５）。次に、差分画像に対し、５×５画素のブロック毎に最大値フィルタが適用され、ノイズである黒孤立点が除去される（ステップＳ１２６）。その結果、差分画像の黒領域は収縮する。次に、差分画像に対し、１５×１５画素のブロック毎に最小値フィルタを適用することによって、黒領域を膨張させ、黒領域内に存在するノイズである白孤立点を除去する（ステップＳ１２７）。以上の結果、図１１に示されるような第１マスク画像つまりノイズである黒孤立点および白孤立点が除去された差分画像が得られる。
【００７９】
また、ステップＳ１０４における第２抽出処理は、ステップＳ１０２における第１抽出処理と、略同一である。異なる点は、ステップＳ１２１における離散コサイン変換の対象が、写真領域が除去された第２画像であり、ステップＳ１２２における抽出周波数成分が、図１８に示すような８×８のＤＣＴ係数行列における網点写真領域に特有の周波数成分である点である。
【００８０】
以上のように実施の形態２においては、明度画像から抽出される周波数成分を特徴量として用いることによって、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。
【００８１】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の範囲内で種々改変することができる。
【００８２】
例えば、領域分離をするための特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムおよび明度画像から抽出される周波数成分に加え、輪郭の複雑さや、領域内の色の分布あるいは領域内の直線成分の本数を採用することも可能である。
【００８３】
また、複数の機器から構成されるシステムに限定されず、例えば、デジタル複写機やファクシミリ装置などのスタンドアロンの機器にも、適用可能である。
【００８４】
さらに、画像処理方法がプログラム化されたコードデータが記憶されているプログラム製品を、提供することで、コンピュータを画像処理装置として機能させることも可能である。なお、プログラム製品は、プログラムおよび当該プログラムが記憶されている記憶媒体が含まれる。
【００８５】
【発明の効果】
以上説明した本発明によれば、以下の効果を奏する。
【００８６】
請求項１〜４においては、文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１に係る画像処理システムのブロック図である。
【図２】 画像処理システムの画像処理装置の領域分離部で実行される領域分離のフローチャートである。
【図３】 領域分離部に対する入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図４】 図３の明度画像のエッジによって構成される画像である。
【図５】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図６】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図７】 領域分離における第１分離処理のフローチャートである。
【図８】 領域分離における第２分離処理のフローチャートである。
【図９】 発明の実施の形態２に係る領域分離のフローチャートである。
【図１０】 入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図１１】 第１抽出処理において明度画像から作成される第１マスク画像の一例である。
【図１２】 第１マスク画像を使用して写真領域が除去された第２画像の一例である。
【図１３】 第２抽出処理において第２画像から作成される第２マスク画像の一例である。
【図１４】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図１５】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図１６】 第１抽出処理のフローチャートである。
【図１７】 第１抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【図１８】 第２抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【符号の説明】
１０…画像処理装置、
１１…文字認識部、
１２…領域分離部、
１３…ビットマップ処理部、
１４…ベクタ変換部、
１５…２値化部、
１６…合成部、
１７…フォーマット変換部、
２０…コントローラ、
２１…中央処理装置（ＣＰＵ）、
２２，２３，２４…インターフェイス、
３０…操作パネル、
４０…画像入力装置、
５０…第１出力装置、
６０…第２出力装置、
Ｎ1，Ｎ2，Ｎ3…画素数、
Ｔ1，Ｔ2…定数、
Ｒ1，Ｒ2…比率。
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像データの特徴抽出に基づいて、画像データを複数の領域に分割する画像処理方法および画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像処理装置に適用される原稿には、文字画像・網点画像・写真画像などの属性を有する画像を複数有する原稿が含まれる。したがって、画像の属性に適した画像処理を施すことが望ましい。そのため、原稿の画像データを、属性に応じた領域に分割する領域判別を正確に実行する必要がある。
【０００３】
例えば、画像データを網点領域・写真領域・文字領域および図形領域に分割する技術は、従来から知られている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、網点によって図形が構成されている領域つまり網点図形領域と、網点によって写真が構成されている領域つまり網点写真領域とを分離するための技術は知られていない。例えば、網点図形領域の画像をベクタ変換して、閉領域の内部を同一色で塗り潰して出力する画像処理システムにおいては、網点写真領域の画像も、網点図形領域の画像と同様に、ベクタ変換される。したがって、網点写真領域の画像の階調性は、劣化し、網点写真領域の画像は、イラストのような画像に変換されてしまう。
【０００５】
本発明は、このような従来の問題を解決するために成されたものであり、網点図形領域と網点写真領域とを分離するための画像処理方法および画像処理装置の提供を目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するための本発明は次のように構成される。
【０００７】
（１）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離する手段とを有し、
前記特徴量は、対象となる領域の明度画像の明度値から作成される第１ヒストグラムと、前記第１ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第２のヒストグラムとの、各階調における差分を合計したものであり、
前記分離する手段は、前記差分の合計が閾値より大きいと判断される場合は前記対象となる領域について網点図形領域とし、前記差分の合計が前記閾値より小さいと判断される場合は前記対象となる領域について網点写真領域とする
ことを特徴とする画像処理装置。
【００１０】
（２）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有し、
前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づいており、
前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、主走査方向あるいは副走査方向に関する隣接するエッジの間の線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする画像処理装置。
【００１５】
（３）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離するステップとを有し、
特徴量を検出する前記ステップは、対象となる領域の明度画像の明度値から作成される第１ヒストグラムと、前記第１ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第２のヒストグラムとの、各階調における差分を合計した値を算出するステップを有し、
前記特徴量は、前記差分の合計であり、
分離する前記ステップは、前記差分の合計が閾値より大きいと判断される場合は前記対象となる領域について網点図形領域とし、前記差分の合計が前記閾値より小さいと判断される場合は前記対象となる領域について網点写真領域とする
ことを特徴とする画像処理方法。
【００１８】
（４）文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有し、
特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有し、
ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、主走査方向あるいは副走査方向に関する隣接するエッジの間の線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする画像処理方法。
【００２３】
【発明の実施の形態】
次に、本発明に係る実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
【００２４】
［実施の形態１］
図１に示される画像処理システムは、画像処理装置１０・コントローラ２０・操作パネル３０・画像入力装置４０・第１出力装置５０・第２出力装置６０を有する。
【００２５】
画像処理装置１０は、文字認識部１１・領域分離部１２・ビットマップ処理部１３・ベクタ変換部１４・２値化部１５・合成部１６・フォーマット変換部１７を有する。
【００２６】
コントローラ２０は、操作パネル３０用のインターフェイス２２・画像入力装置４０用のインターフェイス２３・第１出力装置５０および第２出力装置６０用のインターフェイス２２・インターフェイス２２〜２４を制御する中央処理装置（ＣＰＵ）２１を有する。
【００２７】
操作パネル３０は、ユーザからの指示を入力するために使用される。画像入力装置４０は、カラースキャナなどの画像読み取り装置である。第１出力装置５０は、カラープリンタなどの画像形成装置であり、第２出力装置６０は、例えば、モニタを備えたコンピュータであり、出力される画像データを表示・記憶・データ処理する装置である。
【００２８】
次に、動作の流れに沿って、各部の機能を、詳細に説明する。
【００２９】
ユーザは、操作パネル３０を使用し、指示情報を入力する。指示情報は、例えば、動作開始指示やマニュアル設定項目の指示である。
【００３０】
マニュアル設定項目は、出力領域の選択・後処理の選択・領域分離のウェイト・読み取りモード・出力形式の選択などを含んでいる。
【００３１】
出力領域の選択は、合成部１６において適用される領域を選択するモードであり、文字領域・網点図形領域・網点写真領域の出力の有無を、領域別に指定する。
【００３２】
後処理の選択は、文字認識部１１および領域分離部１２において分離された領域つまり文字領域・網点図形領域・網点写真領域に対し適用される後処理を選択するモードである。後処理は、文字認識部１１における文字コード化、ビットマップ処理部１３におけるビットマップ処理、ベクタ変換部１４におけるベクタ変換、および２値化部１５における２値化などを含む。
【００３３】
ウェイトは、領域分離部１２における領域分離のパラメータを調整するために使用され、文字寄り・写真寄り・図形寄りの設定が可能である。
【００３４】
読み取りモードは、画像入力装置４０において原稿の画像をカラー画像として処理するカラーモードと、原稿の画像をモノクロ画像として処理するモノクロモードからなる。
【００３５】
出力形式の選択は、フォーマット変換部１７において作成される出力ファイルの形式を選択するモードである。出力形式は、文書ファイル形式・ページ記述言語形式・文書表示用のファイル形式・画像を保存するためのファイル形式などの汎用ファイル形式である。例えば、文書ファイル形式は、リッチ・テキスト、ページ記述言語のファイル形式は、ポストスクリプト、文書表示用のファイル形式は、PDF（Portable Document Format）、画像を保存するためのファイル形式は、JPEG（Joint Photographic Experts Group）あるいはTIFF（Tagged Image File Format）である。
【００３６】
次に、操作パネル３０から指示情報は、インターフェイス２２を経由して、コントローラ２０に送信される。
【００３７】
コントローラ２０は、マニュアル設定項目の指示情報を受信した場合、マニュアル設定を画像処理装置１０に入力する。さらに、コントローラ２０は、動作開始指示を受信した場合、読み取りモード設定に従って、カラーモードあるいはモノクロモードでの画像読み取りの開始を、画像入力装置４０に指示する。
【００３８】
画像入力装置４０は、コントローラ２０からの動作開始指示に基づいて、原稿の画像を読み取る。生成された画像データは、コントローラ２０のインターフェイス２３を経由して、画像処理装置１０の文字認識部１１に送信される。
【００３９】
文字認識部１１は、画像データから文字領域を分離し、文字領域に存在する文字画像を抽出する。文字画像が除去された画像データは、領域分離部１２に入力される。また、文字認識部１１は、文字画像を文字コードデータに変換する。文字コードデータは、位置データおよび色情報と共に、合成部１６に入力される。なお、ユーザによって出力領域の後処理として２値化が指定されている場合、文字領域は、２値化部１５に入力される。また、ウェイトが指定されている場合は、画像データから文字領域を分離するためのパラメータが、調整される。
【００４０】
領域分離部１２は、文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出し、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する。つまり、領域分離部１２は、画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、当該特徴量に基づいて、画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有する。
【００４１】
網点写真領域のデータは、位置データが付加され、ビットマップ処理部１３に入力される一方、網点図形領域のデータは、位置データが付加され、ベクタ変換部１４に入力される。なお、ウェイトが指定されている場合は、画像データを網点写真領域と網点図形領域とに分割するためのパラメータが、調整される。また、後処理が指定されている場合は、指定内容に従って、領域分割後の画像データは、ビットマップ処理部１３またはベクタ変換部１４あるいは２値化部１５に入力される。
【００４２】
ビットマップ処理部１３は、網点写真領域のデータに対して、エッジ補正および平滑化処理を施す。その後、網点写真領域のデータは、位置データと共に、合成部１６に入力される。なお、ビットマップ処理部１３は、ビットマップ処理が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【００４３】
ベクタ変換部１４は、網点図形領域のデータをベクタ変換し、ベクタデータを生成する。ベクタデータは、属性データと共に、合成部１６に入力される。なお、ベクタ変換は、網点によって構成される図形を、直線・円弧・ベジェ曲線などのベクタデータに変換することを意味する。属性データは、例えば、ベクタデータによって囲まれている閉領域の色・線幅・線種・線色・端点形状の特徴を抽出して得られるデータである。なお、ベクタ変換部１４は、ベクタ変換が後処理として指定されている画像データに対しても、同様な処理を実行する。
【００４４】
２値化部１５は、２値化処理が後処理として指定されている場合、文字認識部１１および／又は領域分離部１２から入力される画像データを、２値化する。２値化データは、位置データと共に、合成部１６に入力される。
【００４５】
合成部１６は、文字認識部１１・ビットマップ処理部１３・ベクタ変換部１４・２値化部１５からのデータを、合成する。合成データは、内部形式のデータに変換され、フォーマット変換部１７に入力される。なお、出力領域の選択が指定されている場合、選択されている画像領域のデータのみが、合成される。
【００４６】
フォーマット変換部１７は、内部形式のデータを、指定されている外部形式のデータに変換する。外部形式のデータは、インターフェイス２４を経由して、第１出力装置５０および／又は第２出力装置６０に入力される。
【００４７】
例えば、第１出力装置５０は、データを用紙に印刷し、第２出力装置６０は、データを記憶すると共にモニタに表示する。
【００４８】
次に、図２のフローチャートを参照し、領域分離部１２における網点写真領域と網点図形領域との領域分離方法を、詳細に説明する。
【００４９】
網点図形領域の明度分布は、ある程度均一である。一方、網点写真領域の明度分布は、局所的には均一であるが、広い範囲では、分散している。したがって、広い範囲をカバーする明度のヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムの特徴を抽出することによって、網点写真領域と網点図形領域とを分離できる。
【００５０】
具体的には、まず、文字認識部１１からの入力画像データに基づいて、図３に示されるような明度からなる画像つまり明度画像を作成する（ステップＳ１）。各画素の明度Ｖは、例えば、下記の式（１）に基づいて算出される。ただし、式中の符号ｋ1，ｋ2，ｋ3は、定数であり、入力画像は、Ｒ（レッド）・Ｇ（グリーン）・Ｂ（ブルー）からなる８ビットの画像データとする。
【００５１】
【数１】
次に、明度画像から下地が除去され（ステップＳ２）、３×３画素ブロックに対し平滑化フィルタを使用する平滑化処理が適用される（ステップＳ３）。下地およびノイズが除去された明度画像は、２値化され（ステップＳ４）、２次微分フィルタであるラプラシアンフィルタを使用し、エッジ検出が実行される（ステップＳ５）。次に、モフォロジー処理の一種であるクロージング（膨張・侵食）処理を実行することによって、エッジが補間され、図４に示されるようなエッジによって構成される画像つまりエッジ画像が得られる（ステップＳ６）。
【００５３】
次に、第１分離処理が実行される（ステップＳ７）。第１分離処理は、概して、エッジ画像および明度画像を使用して作成されるヒストグラムに基づいて、特徴量を算出し、当該特徴量を使用して、第１方向、例えば主走査方向に関する領域分離を実行することによって、構成される。
【００５４】
次に、第２分離処理が実行されて、位置データが生成される（ステップＳ８）。第２分離処理は、概して、第１方向と直角をなす第２方向、例えば副走査方向に関して領域分離を実行することによって、構成される。
【００５５】
次に、位置データに基づいて、網点写真領域の輪郭を追跡することによって、網点写真領域の外接矩形が検出される（ステップＳ９）。最後に、外接矩形内の座標位置に対応する画素が入力画像データから分離され、図５に示されるような網点写真領域に属する画素のみから構成される画像と、図６に示されるような網点図形領域に属する画素のみから構成される画像とが出力される（ステップＳ１０）。
【００５６】
次に、図７のフローチャートを参照し、ステップＳ７における第１分離処理を、詳細に説明する。
【００５７】
まず、エッジ画像のエッジの位置に基づいて、第１方向に関する隣接するエッジの間の線分であるエッジ間線分の位置が、検出される（ステップＳ７１）。次に、注目エッジ間線分の位置に対応する明度画像の画素を使用して、ヒストグラム（第１ヒストグラム）が作成される（ステップＳ７２）。第１ヒストグラムに対して、平均値フィルタ（｜１｜０｜１｜）を使用する平滑化処理を適用することによって、第２ヒストグラムが作成される（ステップＳ７３）。次に、下記の式（２）に従って、階調毎に第１ヒストグラムHist１と第２ヒストグラムHist２の差を算出し、その合計を特徴量とする（ステップＳ７４）。なお、明度は、８ビットデータであり、２５６階調を有する。
【００５８】
【数２】
次に、注目エッジ間線分に位置する総画素数Ｎ1と所定の定数Ｔ1との比率Ｒ1（＝Ｎ1／Ｔ1）が、算出される（ステップＳ７５）。定数Ｔ1は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第１のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【００６０】
次に、閾値である比率Ｒ1と特徴量とが比較される（ステップＳ７６）。特徴量が、比率Ｒ1より大きいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点図形領域に属していると見なされ、番号を割当てる処理つまりラベリングが実行され、ラベリングデータが生成される（ステップＳ７７）。一方、特徴量が、比率Ｒ1より小さいあるいは等しいと判断される場合、エッジ間線分に位置する画素の全ては、網点写真領域に属していると見なされ、ラベリングデータが生成される（ステップＳ７８）。
【００６１】
次に、注目エッジ間線分が、第１方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される（ステップＳ７８）。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップＳ７２に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【００６２】
次に、図８のフローチャートを参照し、ステップＳ８における第２分離処理を、詳細に説明する。
【００６３】
エッジ画像に基づいて、第２方向に関するエッジ間線分の位置が検出される（ステップＳ８１）。次に、第１分離処理によって作成されたラベリングデータに基づいて、注目エッジ間線分に位置する総画素数Ｎ2と網点写真領域に属する画素数Ｎ3との比率Ｒ2（＝Ｎ3／Ｎ2）が、算出される（ステップＳ８２）。次に、比率Ｒ2と閾値である所定の定数Ｔ2とが比較される（ステップＳ８３）。定数Ｔ2は、網点写真領域と網点図形領域とを分離するための第２のパラメータであり、ウェイトが設定されている場合は、調整される。
【００６４】
比率Ｒ2が、定数Ｔ2と等しいあるいは小さいと判断される場合は、注目エッジ間線分に存在している画素の全てが、網点図形領域に属すると見なされ、その位置データが生成される（ステップＳ８４）。一方、比率Ｒ2が、定数Ｔ2より大きいと判断される場合は、注目エッジ間線分に位置する画素の全てが、網点写真領域に属すると見なされ、位置データが生成される（ステップＳ８５）。
【００６５】
次に、注目エッジ間線分が、第２方向に関する最終エッジ間線分であるか否かが判断される（ステップＳ８６）。注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分でないと判断される場合、プロセスはステップＳ８２に戻り、処理が繰り返される。一方、注目エッジ間線分が、最終エッジ間線分であると判断される場合、プロセスは終了する。
【００６６】
以上のように実施の形態１においては、画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。したがって、網点写真領域および網点図形領域に対し、それぞれの属性に適した画像処理を、適用することが可能となる。
【００６７】
例えば、網点図形領域の図形画像をベクタ変換し、閉領域の内部を、同一色で塗り潰す一方、網点写真領域に対し、平滑化処理等の画像処理を適用することが可能となる。つまり、網点図形領域の図形画像のエッジぼけ、モアレの発生および網点写真領域におけるエッジ誤判別が、防がれる。また、網点図形領域の図形画像のみをベクタ変換できるため、画質を劣化させることなく、画像のファイルサイズを削減できる。したがって、画像データを高速に送信できる。
【００６８】
さらに、網点写真領域および網点図形領域を、原稿の画像データから自動的に分離して抽出できる。したがって、網点写真領域あるいは網点図形領域のみの画像をユーザが所望する場合、ユーザは、対応する領域をマニュアルで指定する必要はない。
【００６９】
［実施の形態２］
実施の形態２に係る領域分離方法においては、画像データから作成される明度画像の特徴量は、明度画像から抽出される周波数成分に基づいている。実施の形態２は、この点で、明度画像から作成されるヒストグラムを特徴量として使用する実施の形態１と異なっている。
【００７０】
次に、図９のフローチャートを参照し、領域分離方法を詳細に説明する。
【００７１】
まず、入力画像データから、図１０に示されるような明度画像が作成される（ステップＳ１０１）。次に、明度画像に対して離散コサイン変換が適用される第１抽出処理が実行される（ステップＳ１０２）。第１抽出処理においては、図１１に示されるような写真領域が除去された第１マスク画像が作成される。
【００７２】
次に、明度画像に対して、第１マスク画像を使用するマスク処理が適用され、図１２に示されるような写真領域が除去された画像である第２画像が、作成される（ステップＳ１０３）。次に、第２画像に対して離散コサイン変換が適用される第２抽出処理が実行される（ステップＳ１０４）。第２抽出処理においては、図１３に示されるような第２マスク画像が作成される。
【００７３】
次に、第２マスク画像の注目画素が、黒であるか否かが判断される（ステップＳ１０５）。注目画素が白であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点図形領域に属する画素として出力される（ステップＳ１０６）。一方、注目画素が黒であると判断される場合は、注目画素の座標位置に対応する入力画像データの画素は、網点写真領域に属する画素として出力される（ステップＳ１０７）。
【００７４】
次に、第２マスク画像の全ての画素に対して処理が完了したか否か、つまり注目画素が最終画素であるか否かが判断される（ステップＳ１０８）。処理が未完了であると判断される場合、プロセスはステップＳ１０５に戻り、処理が繰り返される。一方、第２マスク画像の全ての画素に対する処理が完了したと判断される場合、プロセスは終了する。以上の結果、網点図形領域と網点写真領域とが分離され、図１４に示されるような網点写真画像と、図１５に示されるような網点図形画像とが得られる。
【００７５】
次に、図１６のフローチャートを参照し、ステップＳ１０２における第１抽出処理を、詳細に説明する。
【００７６】
まず、明度画像が、８×８画素のブロック毎に離散コサイン変換され、図１７に示されるような８×８のＤＣＴ係数行列が得られる（ステップＳ１２１）。ＤＣＴ係数行列は、下記の式（３）で表される離散コサイン変換行列をＣ、その転置行列をＣｔで表すと、Ｃ×画素×Ｃｔで算出される。
【００７７】
【数３】
次に、ＤＣＴ係数行列の抽出周波数成分に、「０」が設定される（ステップＳ１２２）。抽出周波数成分は、写真領域に特有の高周波成分である。次に、ステップＳ１２１の逆プロセスつまり逆離散コサイン変換が実行され、高周波成分が「０」である補正画像が形成される（ステップＳ１２３）。次に、明度画像と補正画像との差分データから構成される差分画像が作成され（ステップＳ１２４）、当該差分画像は、２値化される（ステップＳ１２５）。次に、差分画像に対し、５×５画素のブロック毎に最大値フィルタが適用され、ノイズである黒孤立点が除去される（ステップＳ１２６）。その結果、差分画像の黒領域は収縮する。次に、差分画像に対し、１５×１５画素のブロック毎に最小値フィルタを適用することによって、黒領域を膨張させ、黒領域内に存在するノイズである白孤立点を除去する（ステップＳ１２７）。以上の結果、図１１に示されるような第１マスク画像つまりノイズである黒孤立点および白孤立点が除去された差分画像が得られる。
【００７９】
また、ステップＳ１０４における第２抽出処理は、ステップＳ１０２における第１抽出処理と、略同一である。異なる点は、ステップＳ１２１における離散コサイン変換の対象が、写真領域が除去された第２画像であり、ステップＳ１２２における抽出周波数成分が、図１８に示すような８×８のＤＣＴ係数行列における網点写真領域に特有の周波数成分である点である。
【００８０】
以上のように実施の形態２においては、明度画像から抽出される周波数成分を特徴量として用いることによって、画像データから網点写真領域と網点図形領域とを分離することができる。
【００８１】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲の範囲内で種々改変することができる。
【００８２】
例えば、領域分離をするための特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムおよび明度画像から抽出される周波数成分に加え、輪郭の複雑さや、領域内の色の分布あるいは領域内の直線成分の本数を採用することも可能である。
【００８３】
また、複数の機器から構成されるシステムに限定されず、例えば、デジタル複写機やファクシミリ装置などのスタンドアロンの機器にも、適用可能である。
【００８４】
さらに、画像処理方法がプログラム化されたコードデータが記憶されているプログラム製品を、提供することで、コンピュータを画像処理装置として機能させることも可能である。なお、プログラム製品は、プログラムおよび当該プログラムが記憶されている記憶媒体が含まれる。
【００８５】
【発明の効果】
以上説明した本発明によれば、以下の効果を奏する。
【００８６】
請求項１〜４においては、文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量に基づいて、文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態１に係る画像処理システムのブロック図である。
【図２】 画像処理システムの画像処理装置の領域分離部で実行される領域分離のフローチャートである。
【図３】 領域分離部に対する入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図４】 図３の明度画像のエッジによって構成される画像である。
【図５】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図６】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図７】 領域分離における第１分離処理のフローチャートである。
【図８】 領域分離における第２分離処理のフローチャートである。
【図９】 発明の実施の形態２に係る領域分離のフローチャートである。
【図１０】 入力画像データから作成される明度画像の一例である。
【図１１】 第１抽出処理において明度画像から作成される第１マスク画像の一例である。
【図１２】 第１マスク画像を使用して写真領域が除去された第２画像の一例である。
【図１３】 第２抽出処理において第２画像から作成される第２マスク画像の一例である。
【図１４】 入力画像データから分離された網点写真領域の画像の一例である。
【図１５】 入力画像データから分離された網点図形領域の画像の一例である。
【図１６】 第１抽出処理のフローチャートである。
【図１７】 第１抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【図１８】 第２抽出処理における抽出周波数成分の一例である。
【符号の説明】
１０…画像処理装置、
１１…文字認識部、
１２…領域分離部、
１３…ビットマップ処理部、
１４…ベクタ変換部、
１５…２値化部、
１６…合成部、
１７…フォーマット変換部、
２０…コントローラ、
２１…中央処理装置（ＣＰＵ）、
２２，２３，２４…インターフェイス、
３０…操作パネル、
４０…画像入力装置、
５０…第１出力装置、
６０…第２出力装置、
Ｎ1，Ｎ2，Ｎ3…画素数、
Ｔ1，Ｔ2…定数、
Ｒ1，Ｒ2…比率。
Claims (4)
- 文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離する手段とを有し、
前記特徴量は、対象となる領域の明度画像の明度値から作成される第１ヒストグラムと、前記第１ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第２のヒストグラムとの、各階調における差分を合計したものであり、
前記分離する手段は、前記差分の合計が閾値より大きいと判断される場合は前記対象となる領域について網点図形領域とし、前記差分の合計が前記閾値より小さいと判断される場合は前記対象となる領域について網点写真領域とする
ことを特徴とする画像処理装置。 - 文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出する手段と、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離する手段とを有し、
前記特徴量は、明度画像から作成されるヒストグラムに基づいており、
前記ヒストグラムは、明度画像のエッジの位置に基づき、主走査方向あるいは副走査方向に関する隣接するエッジの間の線分に位置する画素を使用して、作成されることを特徴とする画像処理装置。 - 文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点により構成される画像領域を、網点により図形画像が表現された網点図形領域と網点により写真画像が表現された網点写真領域とに分離するステップとを有し、
特徴量を検出する前記ステップは、対象となる領域の明度画像の明度値から作成される第１ヒストグラムと、前記第１ヒストグラムに対して平滑化処理を適用することによって作成される第２のヒストグラムとの、各階調における差分を合計した値を算出するステップを有し、
前記特徴量は、前記差分の合計であり、
分離する前記ステップは、前記差分の合計が閾値より大きいと判断される場合は前記対象となる領域について網点図形領域とし、前記差分の合計が前記閾値より小さいと判断される場合は前記対象となる領域について網点写真領域とする
ことを特徴とする画像処理方法。 - 文字画像が除去された画像データから作成される明度画像の特徴量を検出するステップと、
前記特徴量に基づいて、前記文字画像が除去された画像データから網点図形領域と網点写真領域とを分離するステップとを有し、
特徴量を検出する前記ステップは、明度画像からヒストグラムを作成するステップを有し、
ヒストグラムを作成する前記ステップは、明度画像のエッジの位置に基づき、主走査方向あるいは副走査方向に関する隣接するエッジの間の線分に位置する画素を使用して、ヒストグラムを作成するステップからなることを特徴とする画像処理方法。
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