JP5870826B2 - Image processing apparatus, image processing method, and computer program - Google Patents

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Description

本発明は、いわゆる多値画像を二値化する技術に関する。   The present invention relates to a technique for binarizing a so-called multilevel image.

文字または図形などの線画を含む、複数の階調によって表わされる画像を、二値画像に変換する技術が、知られている。画像の中の、明度が所定の明度以上である画素を白の画素に置き換え、明度が所定の明度未満である画素を黒の画素に置き換えることによって、二値画像に変換する技術が、よく知られている。   A technique for converting an image represented by a plurality of gradations including a line drawing such as a character or a figure into a binary image is known. The technology for converting to a binary image by replacing pixels in the image whose brightness is greater than or equal to a predetermined brightness with white pixels and replacing pixels whose brightness is less than the predetermined brightness with black pixels is well known. It has been.

ところが、この画像がスキャナで読み取ったものである場合に、この技術では、線画の部分と下地(背景)の部分との境界が、直線または滑らかな曲線であるにも関わらず、二値画像に変換すると、がたついてしまうことがある。スキャナが検知する各画素の明度と実際の明度とにずれが生じることがあるからである。つまり、いわゆる読取り誤差に起因している。   However, when this image is read by a scanner, this technique converts the boundary between the line drawing portion and the background (background) portion to a binary image even though it is a straight line or a smooth curve. If converted, it may be rattling. This is because there may be a difference between the brightness of each pixel detected by the scanner and the actual brightness. That is, it is caused by so-called reading error.

エッジのがたつきの発生を抑える方法として、次の技術が提案されている。入力多値画像データを閾値データと比較し、2値化処理する2値化処理部と、2値化データとテンプレートデータとを比較し、スムージング可否を判定するテンプレートマッチング処理部と、スムージング対象であると判定された画素を、スムージング・データに基づいて補間・修正し、多値データに変換するスムージング処理部と、閾値データとテンプレートデータとスムージング・データが設定されるレジスタと、スムージング処理された多値画素データと入力多値画像データとが入力され、スムージング対象のときにスムージング処理後の多値画素データを選択・出力し、スムージング対象外のときに元データを選択・出力するデータ・セレクタと、を、画像形成装置に設ける(特許文献1)。   The following techniques have been proposed as a method for suppressing the occurrence of edge rattling. The input multi-value image data is compared with threshold data, a binarization processing unit that performs binarization processing, a binarization data and template data are compared, a template matching processing unit that determines whether smoothing is possible, and a smoothing target A smoothing processing unit that interpolates and corrects a pixel determined to be present based on smoothing data and converts it to multi-value data, a register in which threshold data, template data, and smoothing data are set, and smoothing processing. A data selector that receives multi-value pixel data and input multi-value image data, selects and outputs multi-value pixel data after smoothing processing when it is a smoothing target, and selects and outputs original data when it is not a smoothing target Are provided in an image forming apparatus (Patent Document 1).

または、ドットマトリクス状の画像について画素補間する際、画像データを入力したら、注目画素を全画像にわたってスキャンさせていき、当該注目画素を基準としてエッジが45゜方向あるいは135゜方向に存在しているか否かを検出し、同角度のエッジである場合には45゜方向あるいは135゜方向で平滑化しておき、その後でエッジの有無に関わらずに画素補間する(特許文献2)。
特開2000−92327号公報 特開2000−123162号公報
Alternatively, when pixel data is input for a dot matrix image, if image data is input, the pixel of interest is scanned over the entire image, and the edge exists in the 45 ° direction or 135 ° direction with respect to the pixel of interest. In the case of edges having the same angle, smoothing is performed in the 45 ° direction or 135 ° direction, and then pixel interpolation is performed regardless of the presence or absence of the edge (Patent Document 2).
JP 2000-92327 A JP 2000-123162 A

しかし、特許文献1に記載される技術によると、エッジの様々ながたつきに対処するには、様々なパターンのテンプレートを用意しなければならない。   However, according to the technique described in Patent Document 1, in order to deal with various shakiness of edges, templates of various patterns must be prepared.

また、特許文献2に記載される技術によると、読取り誤差に起因するエッジのがたつきを抑えることができない。   Further, according to the technique described in Patent Document 2, it is not possible to suppress edge shakiness caused by a reading error.

本発明は、このような問題点に鑑み、スキャナの読取り誤差に起因するエッジのがたつきを従来よりも容易に抑えて多値画像のエッジを二値化することを、目的とする。   In view of such problems, an object of the present invention is to binarize edges of a multi-valued image by suppressing edge shakiness caused by a reading error of a scanner more easily than in the past.

本発明の一形態に係る画像処理装置は、3以上の階調によって再現されかつ線画を表わす線画部分および下地を表わす下地部分を含む多値画像を二値化する画像処理装置であって、第一の閾値および当該第一の閾値よりも小さい第二の閾値を決定する閾値決定手段と、前記多値画像の画素のうちの前記線画部分と前記下地部分との境界にある境界画素の階調が前記第一の閾値および前記第二の閾値の間にある場合に、当該境界画素の二値を、当該境界画素の近隣の特定の位置にある特定位置画素について既に決定した二値と同じ値に決定する、二値決定手段と、を有する。   An image processing apparatus according to an aspect of the present invention is an image processing apparatus that binarizes a multi-valued image that is reproduced with three or more gradations and includes a line drawing portion representing a line drawing and a ground portion representing a background. Threshold determination means for determining one threshold and a second threshold smaller than the first threshold; and gradation of a boundary pixel at a boundary between the line drawing portion and the background portion of the pixels of the multi-valued image Is between the first threshold value and the second threshold value, the binary value of the boundary pixel is the same value as the binary value already determined for the specific position pixel at a specific position in the vicinity of the boundary pixel. And binary determination means.

好ましくは、前記閾値決定手段は、前記第一の閾値を、前記境界画素の周囲にある複数の周囲画素それぞれの階調のうちの最大値よりも小さな値に決定し、前記第二の閾値を、当該階調のうちの最小値よりも大きな値に決定する。   Preferably, the threshold value determination unit determines the first threshold value to be a value smaller than the maximum value among the gradations of each of the plurality of surrounding pixels around the boundary pixel, and sets the second threshold value. , A value larger than the minimum value of the gradations is determined.

または、前記第一の閾値を、前記複数の周囲画素それぞれの階調の平均値、中央値、および最大値と最小値との和を2で割った値のうちのいずれかの値と、第一の特定の値と、の和に決定し、前記第二の閾値を、当該いずれかの値から前記第一の特定の値を引いた値に決定する。前記多値画像が、画像読取装置によって読み取られた画像である場合は、前記閾値決定手段は、前記画像読取装置の読取り誤差が大きいほど大きい値を前記第一の特定の値として用いることによって、前記第一の閾値および前記第二の閾値を決定する。
Alternatively, the first threshold value may be any one of an average value, a median value, and a value obtained by dividing the sum of the maximum value and the minimum value by 2, for each of the plurality of surrounding pixels, The sum of one specific value and the second threshold value is determined by subtracting the first specific value from any one of the values. The multi-valued image is the image when a read image read by the device, the threshold value determining means, the use of a larger value as the reading error of the image reading apparatus is large and the first specific value To determine the first threshold and the second threshold.

または、前記多値画像の階調は、明度であり、前記閾値決定手段は、前記境界画素および当該境界画素における前記境界との接線の上に並ぶ近隣の1つまたは複数の接線上画素それぞれの明度と、前記下地部分の側に隣接する画素の明度との、差の絶対値のうちの、最大の絶対値を、前記第一の特定の値として用いることによって、前記第一の閾値を決定し、当該境界画素および当該1つまたは複数の接線上画素それぞれの明度と、前記線画部分の側に隣接する画素の明度との、差の絶対値のうちの、最小の絶対値を、前記第二の特定の値として用いることによって、前記第二の閾値を決定する。   Alternatively, the gradation of the multi-valued image is lightness, and the threshold value determination unit is configured to detect each of the boundary pixel and one or more neighboring tangential pixels arranged on the tangent line to the boundary at the boundary pixel. The first threshold value is determined by using, as the first specific value, the maximum absolute value of the absolute values of the differences between the lightness and the lightness of pixels adjacent to the base portion side. The minimum absolute value of the absolute values of the difference between the brightness of each of the boundary pixel and the one or more tangential pixels and the brightness of the pixel adjacent to the line drawing portion side is the first absolute value. The second threshold is determined by using it as a second specific value.

または、前記閾値決定手段は、前記第一の閾値を、前記最大値から第二の特定の値を引いた値に決定し、前記第二の閾値を、前記最小値と前記第二の特定の値との和に決定する。前記多値画像が、画像読取装置によって読み取られた画像である場合は、前記閾値決定手段は、前記画像読取装置の読取り誤差が大きいほど小さい値を前記第二の特定の値として用いることによって、前記第一の閾値および前記第二の閾値を決定する。 Alternatively, the threshold determination means determines the first threshold to a value obtained by subtracting a second specific value from the maximum value, and sets the second threshold as the minimum value and the second specific value . Determine the sum with the value . The multi-valued image is the image when an image read by the reading device, the threshold value determining means, the use of a smaller value read error is large in the image reading apparatus and said second specific value To determine the first threshold and the second threshold.

または、前記特定位置画素は、階調が前記第一の閾値および前記第二の閾値の間にある画素である。または、前記境界画素に隣接する画素のうち当該境界画素との階調の差の絶対値が最も小さい画素である。または、前記境界画素の周囲のうちの、既に決定された二値が同じでありかつ同一の方向に所定の個数以上並んでいる画素である。   Alternatively, the specific position pixel is a pixel whose gradation is between the first threshold value and the second threshold value. Alternatively, the pixel having the smallest absolute value of the difference in gradation from the boundary pixel among the pixels adjacent to the boundary pixel. Or it is a pixel in which the predetermined binary value is the same and a predetermined number or more are arranged in the same direction around the boundary pixel.

または、前記多値画像に対してスムージングの処理を行うスムージング処理手段、を有し、前記閾値決定手段は、前記スムージングの処理がなされた後の前記多値画像に基づいて前記第一の閾値および前記第二の閾値を決定し、前記二値決定手段は、前記スムージングの処理がなされた後の前記多値画像に基づいて前記境界画素の二値を決定する。例えば、前記スムージング処理手段は、前記多値画像の画素ごとに、複数の方向のそれぞれについて平滑化を行って得られる階調のうち当該画素の階調に最も近い階調を選択することによって、前記スムージングの処理を行う。または、前記多値画像の画素ごとに、エッジ方向について平滑化を行うことによって、前記スムージングの処理を行う。   Or a smoothing processing unit that performs a smoothing process on the multi-valued image, and the threshold value determining unit includes the first threshold value based on the multi-valued image after the smoothing process is performed. The second threshold value is determined, and the binary determination unit determines a binary value of the boundary pixel based on the multi-valued image after the smoothing process is performed. For example, the smoothing processing unit selects, for each pixel of the multi-valued image, a gradation closest to the gradation of the pixel from gradations obtained by performing smoothing in each of a plurality of directions. The smoothing process is performed. Alternatively, the smoothing process is performed by smoothing the edge direction for each pixel of the multi-valued image.

本発明によると、スキャナの読取り誤差に起因するエッジのがたつきを従来よりも容易に抑えて多値画像のエッジを二値化することができる。   According to the present invention, it is possible to binarize an edge of a multi-valued image by suppressing the rattling of the edge due to the reading error of the scanner more easily than in the past.

画像形成装置を含む画像処理システム全体の例を示す図である。1 is a diagram illustrating an example of an entire image processing system including an image forming apparatus. 画像形成装置のハードウェア構成の例を示す図である。2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of an image forming apparatus. FIG. 多値画像の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a multi-value image. 画像編集回路の構成の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a structure of an image editing circuit. 平滑処理部の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a smooth process part. 注目画素と周囲画素との関係の例および平均明度の算出の例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of the relationship between an attention pixel and a surrounding pixel, and the example of calculation of average brightness. 最小方向の判定の仕方の例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of the method of determination of the minimum direction. 規定マトリクスの例を示す図である。It is a figure which shows the example of a prescription | regulation matrix. 内外判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the example of the flow of an inside / outside determination process. 上限閾値および下限閾値の決定の仕方の変形例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the modification of the method of the determination of an upper limit threshold value and a lower limit threshold value. 上限閾値および下限閾値の決定の仕方の変形例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the modification of the method of the determination of an upper limit threshold value and a lower limit threshold value. 平滑処理部の変形例を示す図である。It is a figure which shows the modification of a smooth process part. 注目画素が文字の内外いずれの画素であるのかを判定する方法の変形例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the modification of the method of determining whether an attention pixel is a pixel inside or outside a character. 画像形成装置の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。6 is a flowchart illustrating an example of the overall processing flow of the image forming apparatus. 画像形成装置の全体的な処理の流れの変形例を説明するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a modification of the overall processing flow of the image forming apparatus.

図1は、画像形成装置1を含む画像処理システム全体の例を示す図である。図2は、画像形成装置1のハードウェア構成の例を示す図である。図3は、多値画像5の例を示す図である。   FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the entire image processing system including the image forming apparatus 1. FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the image forming apparatus 1. FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the multi-valued image 5.

図1に示す画像形成装置1は、一般に複合機またはMFP(Multi Function Peripherals)などと呼ばれる装置であって、コピー、ネットワークプリンティング(PCプリント)、ファックス、およびスキャナなどの機能を集約した装置である。   An image forming apparatus 1 shown in FIG. 1 is an apparatus generally called a multi-function peripheral or MFP (Multi Function Peripherals), and is an apparatus in which functions such as copying, network printing (PC printing), fax, and scanner are integrated. .

画像形成装置1は、LAN(Local Area Network)、公衆回線、またはインターネットなどの通信回線NWを介してパーソナルコンピュータ4などの装置と画像データのやり取りを行うことができる。   The image forming apparatus 1 can exchange image data with an apparatus such as a personal computer 4 via a communication line NW such as a LAN (Local Area Network), a public line, or the Internet.

画像形成装置1は、図2に示すように、CPU(Central Processing Unit)10a、RAM(Random Access Memory)10b、ROM(Read Only Memory)10c、大容量記憶装置10d、スキャンユニット10e、プリントユニット10f、NIC(Network Interface Card)10g、操作パネル10h、モデム10i、および画像編集回路10jのほか制御用の回路などによって構成される。   As shown in FIG. 2, the image forming apparatus 1 includes a CPU (Central Processing Unit) 10a, a RAM (Random Access Memory) 10b, a ROM (Read Only Memory) 10c, a mass storage device 10d, a scan unit 10e, a print unit 10f, A network interface card (NIC) 10g, an operation panel 10h, a modem 10i, an image editing circuit 10j, and a control circuit are included.

NIC10gは、通信回線NWを介してTCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)などのプロトコルによってパーソナルコンピュータ4などと通信を行うための装置である。   The NIC 10g is a device for communicating with the personal computer 4 or the like by using a protocol such as TCP / IP (Transmission Control Protocol / Internet Protocol) via the communication line NW.

モデム10iは、固定電話網を介してG3などのプロトコルでファックス端末などと画像データをやり取りするための装置である。   The modem 10i is a device for exchanging image data with a fax terminal or the like using a protocol such as G3 via a fixed telephone network.

操作パネル10hは、タッチパネルディスプレイおよびキー群などによって構成される。   The operation panel 10h is configured by a touch panel display, a key group, and the like.

タッチパネルディスプレイは、ユーザに対するメッセージを与えるための画面、処理の結果を示す画面、またはユーザが画像形成装置1に対して指示を入力するための画面などを表示する。また、タッチパネルディスプレイは、タッチされた(押された)位置を検知し、CPU10aへその位置を通知する。   The touch panel display displays a screen for giving a message to the user, a screen showing a result of processing, a screen for the user to input an instruction to the image forming apparatus 1, and the like. The touch panel display detects a touched (pressed) position and notifies the CPU 10a of the position.

キー群は、テンキー、スタートキー、およびストップキーなどのキーによって構成される。   The key group includes keys such as a numeric keypad, a start key, and a stop key.

ユーザは、操作パネルを操作することによって、画像形成装置1に対してコマンドを与えたりデータを入力したりすることができる。   The user can give commands or input data to the image forming apparatus 1 by operating the operation panel.

スキャンユニット10eは、用紙に記されている写真、文字、絵、図表などの画像を読み取って画像データを生成する装置である。   The scan unit 10e is an apparatus that generates image data by reading an image such as a photograph, a character, a picture, or a chart on a sheet.

画像編集回路10jは、スキャンユニット10eによって読み取られた画像またはパーソナルコンピュータ4などから送信されてきた画像を二値画像に変換するための処理を行う。   The image editing circuit 10j performs processing for converting an image read by the scan unit 10e or an image transmitted from the personal computer 4 or the like into a binary image.

印刷装置10fは、スキャンユニット10eによって読み取られた画像またはパーソナルコンピュータ4などから送信されてきた画像を用紙に印刷する。画像編集回路10jによって処理が施された画像を印刷することもできる。   The printing device 10f prints an image read by the scan unit 10e or an image transmitted from the personal computer 4 or the like on a sheet. It is also possible to print an image that has been processed by the image editing circuit 10j.

ROM10cおよび大容量記憶装置10dには、上述の機能を実現するためのオペレーティングシステム、ミドルウェア、およびアプリケーションなどのソフトウェアが記憶されている。各ソフトウェアを構成するモジュールは必要に応じてRAM10bにロードされ、CPU10aによって実行される。大容量記憶装置10dとして、ハードディスクドライブまたはSSD(Solid State Drive)などが用いられる。   The ROM 10c and the mass storage device 10d store software such as an operating system, middleware, and applications for realizing the above-described functions. Modules constituting each software are loaded into the RAM 10b as necessary and executed by the CPU 10a. A hard disk drive, SSD (Solid State Drive), or the like is used as the mass storage device 10d.

以下、スキャンユニット10eによって読み取られた図3(A)のような多値画像5を二値画像に変換する場合を例に、説明する。多値画像5は、階調が3以上である画像である。例えば多値画像5が8ビットの画像である場合は、多値画像5の階調は256階調である。また、図3(B)に示すように、文字を表わす領域である文字領域51および文字の下地(背景)を表わす領域である下地領域52によって構成される。   Hereinafter, a case where the multi-valued image 5 as shown in FIG. 3A read by the scan unit 10e is converted into a binary image will be described as an example. The multivalued image 5 is an image having a gradation of 3 or more. For example, when the multi-value image 5 is an 8-bit image, the multi-value image 5 has 256 gradations. Further, as shown in FIG. 3B, it is constituted by a character area 51 which is an area representing a character and a background area 52 which is an area representing a character background (background).

図4は、画像編集回路10jの構成の例を示す図である。図5は、平滑処理部101の例を示す図である。図6は、注目画素6Cと周囲画素6Sとの関係の例および平均明度の算出の例を説明するための図である。図7は、最小方向の判定の仕方の例を説明するための図である。図8は、規定マトリクスMTの例を示す図である。図9は、内外判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。   FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the configuration of the image editing circuit 10j. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the smoothing processing unit 101. FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the relationship between the target pixel 6C and the surrounding pixel 6S and an example of calculating the average brightness. FIG. 7 is a diagram for explaining an example of how to determine the minimum direction. FIG. 8 is a diagram illustrating an example of the definition matrix MT. FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the flow of the inside / outside determination process.

画像編集回路10jは、図4に示すように、平滑処理部101、二値化閾値決定部102、内外判定部103、画素二値化処理部104、および判定実績データ記憶部105などによって構成される。   As shown in FIG. 4, the image editing circuit 10j includes a smoothing processing unit 101, a binarization threshold value determination unit 102, an inside / outside determination unit 103, a pixel binarization processing unit 104, a determination result data storage unit 105, and the like. The

平滑処理部101は、多値画像5の画像データがスキャンユニット10eから入力されると、多値画像5の中の文字の輪郭(つまり、文字領域51と下地領域52との境界)のがたつきが抑えるための処理を例えば次のように実行する。   When the image data of the multi-valued image 5 is input from the scan unit 10e, the smoothing processing unit 101 rattles the outline of characters in the multi-valued image 5 (that is, the boundary between the character region 51 and the background region 52). For example, the following process is executed to suppress the sticking.

図5に示すように、平滑処理部101は、指向性スムージング処理部121、差分演算部122、およびセレクタ123などによって構成される。そして、多値画像5の画素ごとの画素値を、その周囲の画素の画素値に基づいて補正する。以下、画素値として明度を用いる場合を説明する。また、多値画像5を構成する画素のうちの、処理の対象を「注目画素6C」と記載し、注目画素6Cの周囲にある画素を「周囲画素6S」と記載する。   As shown in FIG. 5, the smoothing processing unit 101 includes a directivity smoothing processing unit 121, a difference calculation unit 122, a selector 123, and the like. Then, the pixel value for each pixel of the multi-valued image 5 is corrected based on the pixel values of the surrounding pixels. Hereinafter, a case where brightness is used as the pixel value will be described. In addition, among the pixels constituting the multi-valued image 5, the processing target is described as “target pixel 6C”, and the pixels around the target pixel 6C are described as “surrounding pixel 6S”.

指向性スムージング処理部121は、多値画像5の画像データが入力されると、図6(A)のように、多値画像5の中からの画素を1つ選出し、これを注目画素6Cとする。そして、図6(B)に示す注目画素6Cの明度およびこれに隣接する上および下それぞれの周囲画素6Sの明度の平均の明度、つまり、(Dm,n+Dm,n-1+Dm,n+1)/3、を算出する。以下、この平均の明度を「平均明度Dv1」と記載する。 When the image data of the multi-valued image 5 is input, the directivity smoothing processing unit 121 selects one pixel from the multi-valued image 5 as shown in FIG. And Then, the average brightness of the brightness of the target pixel 6C shown in FIG. 6B and the brightness of each of the upper and lower surrounding pixels 6S adjacent thereto, that is, (D m, n + D m, n-1 + D m, n + 1 ) / 3. Hereinafter, this average brightness is referred to as “average brightness Dv1”.

同様に、指向性スムージング処理部121は、図6(C)に示す注目画素6Cの明度およびこれに隣接する左および右それぞれの周囲画素6Sの明度の平均の明度、つまり、(Dm,n+Dm-1,n+Dm+1,n)/3、を算出する。以下、この平均の明度を「平均明度Dv2」と記載する。図6(D)に示す注目画素6Cの明度およびこれに隣接する右上および左下それぞれの周囲画素6Sの明度の平均、つまり、(Dm,n+Dm-1,n+1+Dm+1,n-1)/3、を算出する。以下、この平均の明度を「平均明度Dv3」と記載する。図6(E)に示す注目画素6Cの明度およびこれに隣接する左上および右下それぞれの周囲画素6Sの明度の平均、つまり、(Dm,n+Dm-1,n-1+Dm+1,n+1)/3、を算出する。以下、この平均の明度を「平均明度Dv4」と記載する。 Similarly, the directivity smoothing processing unit 121 obtains the average brightness of the brightness of the target pixel 6C shown in FIG. 6C and the brightness of the left and right surrounding pixels 6S adjacent thereto, that is, (D m, n + D m−1, n + D m + 1, n ) / 3. Hereinafter, this average brightness is referred to as “average brightness Dv2”. The average of the brightness of the pixel of interest 6C shown in FIG. 6D and the brightness of the surrounding pixels 6S adjacent to the upper right and lower left adjacent thereto, that is, (D m, n + D m-1, n + 1 + D m + 1, n-1 ) / 3 is calculated. Hereinafter, this average brightness is referred to as “average brightness Dv3”. The brightness of the target pixel 6C shown in FIG. 6E and the brightness of the surrounding pixels 6S adjacent to the upper left and lower right adjacent thereto, that is, (D m, n + D m-1, n-1 + D m + 1). , n + 1 ) / 3. Hereinafter, this average brightness is referred to as “average brightness Dv4”.

そして、指向性スムージング処理部121は、平均明度Dv1〜Dv4を示す平均明度データ3Aを差分演算部122およびセレクタ123へ送出する。なお、図6(B)〜(E)の例では、3つの画素の明度の平均値を算出したが、3つよりも多い個数(例えば、7つ)の画素の明度の平均値を算出してもよい。   The directivity smoothing processing unit 121 then sends the average brightness data 3A indicating the average brightness Dv1 to Dv4 to the difference calculation unit 122 and the selector 123. In the examples of FIGS. 6B to 6E, the average brightness value of three pixels is calculated. However, the average brightness value of more than three pixels (for example, seven pixels) is calculated. May be.

差分演算部122は、指向性スムージング処理部121によって算出された明度と注目画素6Cの明度および所定の方向にある周囲画素6Sの明度それぞれとの差の絶対値の合計値を算出する。具体的には、次の4つの値を算出する。   The difference calculation unit 122 calculates the total value of the absolute values of the differences between the brightness calculated by the directivity smoothing processing unit 121, the brightness of the target pixel 6C, and the brightness of the surrounding pixels 6S in a predetermined direction. Specifically, the following four values are calculated.

上下方向については、差分演算部122は、平均明度Dv1と注目画素6Cおよび上下方向に位置する近隣の所定の個数の周囲画素6Sそれぞれの明度との差の絶対値を算出し、その合計値を算出する。所定の個数は、二値化閾値決定部102が使用する後述の規定マトリクスMT(図8参照)の一辺のサイズ(画素数)と同じであるのが好ましいが、他の値であってもよい。   For the up and down direction, the difference calculation unit 122 calculates the absolute value of the difference between the average brightness Dv1 and the brightness of each of the target pixel 6C and a predetermined number of neighboring pixels 6S in the up and down direction, and the total value is calculated. calculate. The predetermined number is preferably the same as the size (number of pixels) of one side of a prescribed matrix MT (see FIG. 8), which will be described later, used by the binarization threshold value determination unit 102, but may be another value. .

例えば、所定の個数が「7」である場合は、差分演算部122は、平均明度Dv1と図7(A)に示す注目画素6C、直上の3つの周囲画素6S、および直下の3つの周囲画素6Sそれぞれの明度との差の絶対値を算出する。これにより、7つの絶対値が得られる。そして、7つの絶対値の合計値を算出する。つまり、|Dm,n-3−Dv1|+|Dm,n-2−Dv1|+|Dm,n-1−Dv1|+|Dm,n−Dv1|+|Dm,n+1−Dv1|+|Dm,n+2−Dv1|+|Dm,n+3−Dv1|、を算出する。以下、この合計値を「差分値Ds1」と記載する。 For example, when the predetermined number is “7”, the difference calculation unit 122 calculates the average brightness Dv1 and the target pixel 6C shown in FIG. 7A, the immediately above three surrounding pixels 6S, and the immediately below three surrounding pixels. The absolute value of the difference from the brightness of each 6S is calculated. As a result, seven absolute values are obtained. Then, the total value of the seven absolute values is calculated. That is, | Dm, n-3− Dv1 | + | Dm, n−2− Dv1 | + | Dm, n−1− Dv1 | + | Dm, n− Dv1 | + | Dm, n + 1− Dv1 | + | Dm, n + 2− Dv1 | + | Dm, n + 3− Dv1 | Hereinafter, this total value is referred to as “difference value Ds1”.

左右方向、右上と左下とを結ぶ方向、および左上と右下とを結ぶ方向についても同様に、平均明度Dv1〜Dv3と図7(B)、(C)、および(D)にそれぞれ示す注目画素6Cおよび各方向の直ぐ近くの6つの周囲画素6Sそれぞれの明度との差の絶対値を算出し合計することによって、「差分値Ds2」、「差分値Ds3」、および「差分値Ds4」を算出する。   Similarly in the left-right direction, the direction connecting the upper right and the lower left, and the direction connecting the upper left and the lower right, the average pixels Dv1 to Dv3 and the target pixels shown in FIGS. 7B, 7C, and 7D, respectively. The difference value Ds2, the difference value Ds3, and the difference value Ds4 are calculated by calculating and summing the absolute value of the difference between the brightness of each of the 6C and the six neighboring pixels 6S immediately adjacent to each direction. To do.

つまり、差分値Ds2として、|Dm-3,n−Dv2|+|Dm-2,n−Dv2|+|Dm-1,n−Dv2|+|Dm,n−Dv2|+|Dm+1,n−Dv2|+|Dm+2,n−Dv2|+|Dm+3,n−Dv2|、を算出する。 That is, as the difference value Ds2, | Dm-3, n- Dv2 | + | Dm-2, n- Dv2 | + | Dm-1, n- Dv2 | + | Dm, n- Dv2 | + | Dm + 1, n- Dv2 | + | Dm + 2, n- Dv2 | + | Dm + 3, n- Dv2 |

差分値Ds3として、|Dm-3,n+3−Dv3|+|Dm-2,n+2−Dv3|+|Dm-1,n+1−Dv3|+|Dm,n−Dv3|+|Dm+1,n-1−Dv3|+|Dm+2,n-2−Dv3|+|Dm+3,n-3−Dv3|、を算出する。 As the difference value Ds3, | D m−3, n + 3 −Dv3 | + | D m−2, n + 2 −Dv3 | + | D m−1, n + 1 −Dv3 | + | D m, n − Dv3 | + | Dm + 1, n-1− Dv3 | + | Dm + 2, n−2− Dv3 | + | Dm + 3, n−3− Dv3 |

差分値Ds4として、|Dm-3,n-3−Dv3|+|Dm-2,n-2−Dv3|+|Dm-1,n-1−Dv3|+|Dm,n−Dv3|+|Dm+1,n+1−Dv3|+|Dm+2,n+2−Dv3|+|Dm+3,n+3−Dv3|、を算出する。 As the difference value Ds4, | D m−3, n−3− Dv3 | + | D m−2, n−2− Dv3 | + | D m−1, n−1− Dv3 | + | D m, n − Dv3 | + | Dm + 1, n + 1- Dv3 | + | Dm + 2, n + 2- Dv3 | + | Dm + 3, n + 3- Dv3 |

そして、差分演算部122は、差分値Ds1〜Ds4のうち最も小さい差分値に係る方向を示す最小方向データ3Bをセレクタ123へ送出する。   Then, the difference calculation unit 122 sends the minimum direction data 3B indicating the direction related to the smallest difference value among the difference values Ds1 to Ds4 to the selector 123.

セレクタ123は、指向性スムージング処理部121から入力された平均明度データ3Aに示される平均明度Dv1〜Dv4のうち、差分演算部122から入力された最小方向データ3Bに示される方向に係る平均明度を選択する。例えば、上下方向が最小方向データ3Bに示される場合は、平均明度Dv1を選択する。   The selector 123 selects the average brightness related to the direction indicated by the minimum direction data 3B input from the difference calculation unit 122 among the average brightness Dv1 to Dv4 indicated by the average brightness data 3A input from the directivity smoothing processing unit 121. select. For example, when the vertical direction is indicated by the minimum direction data 3B, the average brightness Dv1 is selected.

選択した平均明度が、注目画素6Cの、スムージング(平滑化)によって補正された新たな値である。   The selected average brightness is a new value corrected by smoothing (smoothing) of the target pixel 6C.

そして、セレクタ123は、選択した平均明度をスムージング明度Dhとして示す補正値データ3Cを二値化閾値決定部102へ送出する。   Then, the selector 123 sends the correction value data 3C indicating the selected average lightness as the smoothing lightness Dh to the binarization threshold value determination unit 102.

指向性スムージング処理部121ないしセレクタ123は、多値画像5の各画素を順次、注目画素6Cとして選択し、上述の処理を実行する。これにより、多値画像5の全体が平滑化される。   The directivity smoothing processing unit 121 or the selector 123 sequentially selects each pixel of the multi-valued image 5 as the target pixel 6C, and executes the above-described processing. Thereby, the whole multi-valued image 5 is smoothed.

図4に戻って、二値化閾値決定部102ないし画素二値化処理部104は、平滑化された多値画像5の文字輪郭部の画素を1つずつ順に走査するように注目画素6Cとして選出し、注目画素6Cを黒および白のいずれかの画素に置換する。つまり、二値化する。なお、「文字輪郭部」は、文字領域51と下地領域52との境界およびその付近の部分である。以下、左から右への方向を主走査方向とし、上から下への方向を副走査方向とする場合を例に、各部の処理について説明する。   Returning to FIG. 4, the binarization threshold value determination unit 102 or the pixel binarization processing unit 104 sets the target pixel 6 </ b> C so as to sequentially scan the pixels in the character outline portion of the smoothed multilevel image 5 one by one. The selected pixel 6C is replaced with one of black and white pixels. That is, binarization is performed. The “character outline portion” is a boundary between the character region 51 and the background region 52 and a portion in the vicinity thereof. Hereinafter, the processing of each unit will be described by taking as an example a case where the direction from left to right is the main scanning direction and the direction from top to bottom is the sub-scanning direction.

二値化閾値決定部102は、注目画素6Cを黒および白のいずれかに決定するための閾値を、次のように決定する。   The binarization threshold value determination unit 102 determines a threshold value for determining the target pixel 6C as either black or white as follows.

二値化閾値決定部102は、規定マトリクスMTを、その中心のセルが注目画素6Cに一致するように多値画像5に重ねる。1つの画素に1つのセルが重なる。以下、図8に示すような7×7個のセルからなる規定マトリクスMTを使用する場合を例に説明する。   The binarization threshold value determination unit 102 superimposes the defined matrix MT on the multi-valued image 5 so that the center cell thereof matches the target pixel 6C. One cell overlaps one pixel. Hereinafter, a case where a prescribed matrix MT including 7 × 7 cells as shown in FIG. 8 is used will be described as an example.

二値化閾値決定部102は、規定マトリクスMTの各セルに重なった画素の明度の平均値を、平均明度Dgとして算出する。つまり、注目画素6Cの明度およびこれを囲む直ぐ近くの48個の周囲画素6Sそれぞれの明度すなわち49個の画素の明度の平均値を、平均明度Dgとして算出する。   The binarization threshold value determination unit 102 calculates the average value of the brightness of the pixels that overlap each cell of the defined matrix MT as the average brightness Dg. That is, the brightness of the pixel of interest 6C and the brightness of each of the 48 surrounding pixels 6S immediately surrounding it, that is, the average value of the brightness of 49 pixels are calculated as the average brightness Dg.

そして、次の(1)〜(3)式に基づいて、中央閾値REFc、上限閾値REFu、および下限閾値REFbを算出する。
REFc=Dg …… (1)
REFu=Dg+DR/β …… (2)
REFb=Dg−DR/β …… (3)

ただし、(2)式および(3)式において、DRは、規定マトリクスMTが重なった画素の明度のうちの最低値Dminから最高値Dmaxへの変化量である。つまり、Dmax−Dmin、である。
Based on the following equations (1) to (3), the central threshold value REFc, the upper limit threshold value REFu, and the lower limit threshold value REFb are calculated.
REFc = Dg (1)
REFu = Dg + DR / β (2)
REFb = Dg−DR / β (3)

However, in Equations (2) and (3), DR is the amount of change from the lowest value Dmin to the highest value Dmax of the brightness of the pixels with which the prescribed matrix MT overlaps. That is, Dmax−Dmin.

また、βは、1以上の値であって、スキャンユニット10eの読取りの正確性によって決まる。正確性が高いほど、つまり、いわゆる読取り誤差が小さいほど、大きい値がβとして用いられ、読取り誤差が大きいほど、小さい値が用いられる。正確性(読取り誤差)とβとの関係を表わすテーブルまたは関数を予め用意しておき、これに基づいてβを決めればよい。読取り誤差は、予め、所定の画像が記された用紙をスキャンユニット10eに読み取らせ、読取りの結果と用紙の画像とを比較することによって求めておけばよい。   Β is a value of 1 or more and is determined by the accuracy of reading by the scan unit 10e. The higher the accuracy, that is, the smaller the so-called reading error, the larger value is used as β, and the larger the reading error, the smaller the value is used. A table or function representing the relationship between accuracy (reading error) and β is prepared in advance, and β may be determined based on this table or function. The reading error may be obtained in advance by causing the scan unit 10e to read a sheet on which a predetermined image is written, and comparing the result of reading with the image on the sheet.

内外判定部103は、注目画素6Cを、文字側(つまり、文字の内側)の画素とすべきか下地側(つまり、文字の外側)の画素とすべきかを、図9に示す方法によって判定する。   The inside / outside determination unit 103 determines whether the pixel of interest 6C should be a pixel on the character side (that is, inside the character) or a pixel on the ground side (that is, outside the character) by the method shown in FIG.

判定実績データ記憶部105に判定実績データ3Dが記憶されていない場合は(図9の#801でNo)、内外判定部103は、平滑処理部101によって算出されたスムージング明度Dhが、二値化閾値決定部102によって決定された中央閾値REFcよりも大きければ(#802でYes)、注目画素6Cを文字の外側の画素とすべきであると、判定する(#803)。一方、スムージング明度Dhが中央閾値REFcよりも小さければ(#802でNo)、文字の内側の画素とすべきであると、判定する(#804)。   When the determination result data 3D is not stored in the determination result data storage unit 105 (No in # 801 in FIG. 9), the inside / outside determination unit 103 binarizes the smoothing lightness Dh calculated by the smoothing processing unit 101. If it is larger than the central threshold value REFc determined by the threshold value determination unit 102 (Yes in # 802), it is determined that the target pixel 6C should be a pixel outside the character (# 803). On the other hand, if the smoothing brightness Dh is smaller than the central threshold REFc (No in # 802), it is determined that the pixel should be inside the character (# 804).

なお、スムージング明度Dhと中央閾値REFcとが等しい場合は、文字の外側の画素にすべきと判定してもよいし、文字の内側の画素にすべきと判定してもよい。同様に、後述する、算出した値と閾値との比較においても、同値の場合にどのように判定(決定)すべきかは、予め任意に決めておけばよい。   When the smoothing lightness Dh and the central threshold value REFc are equal, it may be determined that the pixel should be outside the character, or may be determined as the pixel inside the character. Similarly, in the comparison of the calculated value and the threshold value, which will be described later, how to determine (determine) in the case of the same value may be arbitrarily determined in advance.

そして、内外判定部103による判定の結果(文字の外側の画素とすべきか、または、文字の内側の画素とすべきか)を示すデータを、判定実績データ3Dとして判定実績データ記憶部105に記憶させる(#806)。   Then, data indicating the result of determination by the inner / outer determination unit 103 (whether it should be a pixel outside the character or a pixel inside the character) is stored in the determination result data storage unit 105 as determination result data 3D. (# 806).

ただし、スムージング明度Dhが下限閾値REFbと上限閾値REFuとの間に入っていない場合は(#805でNo)、記憶させない。   However, if the smoothing lightness Dh is not between the lower limit threshold value REFb and the upper limit threshold value REFu (No in # 805), it is not stored.

一方、判定実績データ記憶部105に判定実績データ3Dが記憶されている場合は(#801でYes)、内外判定部103は、スムージング明度Dhが下限閾値REFbと上限閾値REFuとの間に入っていれば(#807でYes)、判定実績データ3Dに示される通りにすべきであると、決定する(#808)。つまり、文字の外側の画素にすべきであると判定実績データ3Dに示されていれば、文字の外側の画素にすべきであると判定し、文字の内側の画素にすべきであると示されていれば、文字の内側の画素にすべきであると判定する。判定実績データ3Dは、引き続きそのまま判定実績データ記憶部105に記憶される。   On the other hand, when the determination result data storage unit 105 stores the determination result data 3D (Yes in # 801), the inside / outside determination unit 103 has the smoothing lightness Dh between the lower limit threshold value REFb and the upper limit threshold value REFu. If it is (Yes in # 807), it is determined that it should be as shown in the determination result data 3D (# 808). That is, if the determination result data 3D indicates that the pixel should be outside the character, it is determined that the pixel should be outside the character and should be the pixel inside the character. If so, it is determined that the pixel should be inside the character. The determination result data 3D is continuously stored in the determination result data storage unit 105 as it is.

入っていなければ(#807でNo)、スムージング明度Dhが中央閾値REFcよりも大きければ(#809でYes)、文字の外側の画素とすべきであると、判定する(#810)。小さければ(#809でNo)、文字の内側の画素とすべきであると、判定する(#811)。そして、内外判定部103に記憶されている判定実績データ3Dを削除する(#812)。   If not included (No in # 807), if the smoothing lightness Dh is larger than the central threshold REFc (Yes in # 809), it is determined that the pixel should be outside the character (# 810). If it is smaller (No in # 809), it is determined that the pixel should be inside the character (# 811). Then, the determination result data 3D stored in the inside / outside determination unit 103 is deleted (# 812).

二値化閾値決定部102および内外判定部103は、上述の処理を、多値画像5の文字輪郭部の各画素を注目画素6Cとして実行する。これにより、多値画像5の文字輪郭部の各画素を白色の画素にすべきか黒色の画素にすべきかが、決定される。   The binarization threshold value determination unit 102 and the inside / outside determination unit 103 perform the above-described processing using each pixel in the character outline portion of the multi-valued image 5 as the target pixel 6C. Thereby, it is determined whether each pixel of the character outline portion of the multi-valued image 5 should be a white pixel or a black pixel.

画素二値化処理部104は、注目画素6Cの二値化を、例えば次のように行う。文字の外側にすべきであると内外判定部103によって判定された場合は、二値化後の多値画像5の中の、注目画素6Cと同じ位置の画素を、白色を表わす値(例えば、「0」)に決定する。一方、文字の内側にすべきであると判定された場合は、黒色を表わす値(例えば、「1」)に決定する。そして、各画素の位置および決定した値を表わすデータを生成することによって、二値画像7のデータを生成する。   The pixel binarization processing unit 104 binarizes the target pixel 6C as follows, for example. When the inside / outside determination unit 103 determines that the character should be outside the character, the pixel at the same position as the target pixel 6C in the binarized multi-valued image 5 is a value representing white (for example, “0”). On the other hand, when it is determined that the character should be inside the character, a value representing black (for example, “1”) is determined. And the data of the binary image 7 are produced | generated by producing | generating the data showing the position of each pixel, and the determined value.

なお、文字輪郭部以外の部分についても二値化閾値決定部102および内外判定部103の上述の処理を行ってもよい。または、上述の処理を行うことなく、文字領域51のうちの文字輪郭部以外の部分の各画素を、黒色を表わす値に二値化し、下地領域52のうちの文字輪郭部以外の部分を、白色を表わす値に二値化してもよい。   Note that the above-described processing of the binarization threshold value determination unit 102 and the inside / outside determination unit 103 may be performed also on portions other than the character outline portion. Alternatively, without performing the above-described processing, each pixel in the portion other than the character outline portion in the character region 51 is binarized to a value representing black, and the portion other than the character outline portion in the background region 52 is You may binarize to the value showing white.

本実施形態によると、一定の範囲の明度を有する画素については、二値を、その近隣の他の画素について既に決定した二値と同じ値に決定する。よって、スキャンユニット10eの読取り誤差に起因する文字の境界(エッジ)のがたつきを従来よりも容易に抑えることができる。   According to the present embodiment, for a pixel having a certain range of lightness, the binary value is determined to be the same value as the binary value already determined for other neighboring pixels. Therefore, it is possible to more easily prevent the character boundary (edge) rattling caused by the reading error of the scan unit 10e.

図10は、上限閾値REFuおよび下限閾値REFbの決定の仕方の変形例を説明するための図である。図11は、上限閾値REFuおよび下限閾値REFbの決定の仕方の変形例を説明するための図である。図12は、平滑処理部101の変形例を示す図である。図13は、注目画素6Cが文字の内外いずれの画素であるのかを判定する方法の変形例を説明するための図である。図14は、画像形成装置1の全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。   FIG. 10 is a diagram for explaining a modification of how to determine the upper limit threshold REFu and the lower limit threshold REFb. FIG. 11 is a diagram for explaining a modification of how to determine the upper limit threshold REFu and the lower limit threshold REFb. FIG. 12 is a diagram illustrating a modification of the smoothing processing unit 101. FIG. 13 is a diagram for explaining a modification of the method for determining whether the target pixel 6C is a pixel inside or outside the character. FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of the overall processing flow of the image forming apparatus 1.

上述の実施形態では、中央閾値REFc、上限閾値REFu、および下限閾値REFbを、注目画素6Cおよびこれを囲む周囲画素6Sの明度の平均値つまり平均明度Dgを用いて算出したが、図10(A)のように、これらの画素の中央の値である明度中央値Dcを用いてもよい。この場合は、(1)〜(3)式に平均明度Dgの代わりに明度中央値Dcを適用すればよい。なお、明度中央値Dcは、最低値Dminと最高値Dmaxとの和を2で割った値である。または、明度中央値Dcは、注目画素6Cおよびこれを囲む周囲画素6Sの明度のうちの、ちょうど真ん中の順位の明度である。   In the above-described embodiment, the center threshold value REFc, the upper limit threshold value REFu, and the lower limit threshold value REFb are calculated using the average value of the brightness of the target pixel 6C and the surrounding pixels 6S surrounding it, that is, the average brightness Dg. ), The lightness median value Dc, which is the median value of these pixels, may be used. In this case, the median brightness value Dc may be applied to the equations (1) to (3) instead of the average brightness Dg. The lightness median value Dc is a value obtained by dividing the sum of the minimum value Dmin and the maximum value Dmax by 2. Alternatively, the lightness median value Dc is the lightness in the middle of the lightness of the target pixel 6C and the surrounding pixels 6S surrounding it.

または、図10(B)のように、下限閾値REFbとして、最低値Dmin+DR/γ、を用い、上限閾値REFuとして、最高値Dmax−DR/γ、を用いてもよい。なお、γは、1以上の値であって、スキャンユニット10eの読取り誤差によって決まる。読取り誤差が小さいほど、小さい値がγとして用いられ、読取り誤差が大きいほど、大きい値が用いられる。   Alternatively, as shown in FIG. 10B, the minimum value Dmin + DR / γ may be used as the lower limit threshold REFb, and the maximum value Dmax−DR / γ may be used as the upper limit threshold REFu. Note that γ is a value of 1 or more and is determined by the reading error of the scan unit 10e. A smaller value is used as γ as the reading error is smaller, and a larger value is used as the reading error is larger.

または、次の(4)式および(5)式を用いて上限閾値REFuおよび下限閾値REFbを算出してもよい。
上限閾値REFu=Dg+DEmax …… (4)
下限閾値REFb=Dg−DMmax …… (5)

ただし、DEmaxは、差分ΔD11,ΔD21,ΔD31,ΔD41,ΔD51,ΔD61,およびΔD71のうちの最大値である。DMmaxは、差分ΔD12,ΔD22,ΔD32,ΔD42,ΔD52,ΔD62,およびΔD72のうちの最大値である。
Alternatively, the upper limit threshold value REFu and the lower limit threshold value REFb may be calculated using the following formulas (4) and (5).
Upper threshold REFu = Dg + DEmax (4)
Lower threshold REFb = Dg−DMmax (5)

However, DEmax is the maximum value among the differences ΔD11, ΔD21, ΔD31, ΔD41, ΔD51, ΔD61, and ΔD71. DMmax is the maximum value among the differences ΔD12, ΔD22, ΔD32, ΔD42, ΔD52, ΔD62, and ΔD72.

図11に示すように、差分ΔD41は、注目画素6Cの明度と注目画素6Cにおける濃淡の変化方向(つまり、エッジ方向)の淡い側に隣接する周囲画素6S41の明度との差の絶対値である。差分ΔD42は、注目画素6Cの明度と濃い側に隣接する周囲画素6S42の明度との差の絶対値である。   As shown in FIG. 11, the difference ΔD41 is an absolute value of the difference between the brightness of the target pixel 6C and the brightness of the surrounding pixel 6S41 adjacent to the lighter side of the change direction of the light and shade (that is, the edge direction) in the target pixel 6C. . The difference ΔD42 is an absolute value of the difference between the brightness of the target pixel 6C and the brightness of the surrounding pixel 6S42 adjacent to the dark side.

周囲画素6S10〜6S30および6S50〜6S70は、注目画素6Cにおけるエッジ方向の法線Lの上の周囲画素6Sであって、注目画素6Cを挟むように配置されている。   The surrounding pixels 6S10 to 6S30 and 6S50 to 6S70 are the surrounding pixels 6S on the normal line L in the edge direction of the target pixel 6C, and are arranged so as to sandwich the target pixel 6C.

周囲画素6S11〜6S31および6S51〜6S71は、それぞれ、周囲画素6S10〜6S30および6S50〜6S70とエッジ方向の淡い側に隣接する周囲画素6Sである。周囲画素6S12〜6S32および6S52〜6S72は、それぞれ、周囲画素6S10〜6S30および6S50〜6S70とエッジ方向の濃い側に隣接する周囲画素6Sである。   The surrounding pixels 6S11 to 6S31 and 6S51 to 6S71 are the surrounding pixels 6S adjacent to the surrounding pixels 6S10 to 6S30 and 6S50 to 6S70 on the light side in the edge direction, respectively. The surrounding pixels 6S12 to 6S32 and 6S52 to 6S72 are surrounding pixels 6S adjacent to the surrounding pixels 6S10 to 6S30 and 6S50 to 6S70 on the dark side in the edge direction, respectively.

差分Δ11〜Δ31、Δ51〜Δ71は、それぞれ、周囲画素6S10〜6S30、6S50〜6S70の明度と周囲画素6S11〜6S31、6S51〜6S71の明度との差の絶対値である。差分Δ12〜Δ32、Δ52〜Δ72は、それぞれ、周囲画素6S10〜6S30、6S50〜6S70の明度と周囲画素6S12〜6S32、6S52〜6S72の明度との差の絶対値である。   Differences Δ11 to Δ31 and Δ51 to Δ71 are absolute values of differences between the brightness of the surrounding pixels 6S10 to 6S30 and 6S50 to 6S70 and the brightness of the surrounding pixels 6S11 to 6S31 and 6S51 to 6S71, respectively. Differences Δ12 to Δ32 and Δ52 to Δ72 are absolute values of differences between the brightness of the surrounding pixels 6S10 to 6S30 and 6S50 to 6S70 and the brightness of the surrounding pixels 6S12 to 6S32 and 6S52 to 6S72, respectively.

なお、図11の例では、最大値DEmaxを7つの差分の中から選んだが、これよりも多い差分の中から選んでもよいし、少ない差分の中から選んでもよい。例えば、5つの差分Δ21、Δ31、Δ51、およびΔ61の中から選んでもよい。幾つの差分の中から選ぶのかは、規定マトリクスMTのサイズに合わせてもよい。つまり、規定マトリクスMTが図8のように7×7のセルからなる場合は、7つの差分の中から選び、5×5のセルからなる場合は、5つの差分の中から選べばよい。また、平均明度Dgの代わりに明度中央値Dcを用いて最大値DEmaxを算出してもよい。最大値DMmaxについても、同様である。   In the example of FIG. 11, the maximum value DEmax is selected from among the seven differences. However, the maximum value DEmax may be selected from a larger difference or a smaller difference. For example, you may select from five differences (DELTA) 21, (DELTA) 31, (DELTA) 51, and (DELTA) 61. The number of differences to be selected may be matched to the size of the prescribed matrix MT. That is, when the defined matrix MT is composed of 7 × 7 cells as shown in FIG. 8, it is only necessary to select from seven differences, and when it is composed of 5 × 5 cells, it is only necessary to select from five differences. Further, the maximum value DEmax may be calculated using the lightness median value Dc instead of the average lightness Dg. The same applies to the maximum value DMmax.

図12に示すように平滑処理部101を指向性スムージング処理部131、エッジ方向判別部132、およびセレクタ133によって構成し、多値画像5の文字輪郭部の画素ごとの明度の補正を次のように行ってもよい。   As shown in FIG. 12, the smoothing processing unit 101 includes a directivity smoothing processing unit 131, an edge direction determination unit 132, and a selector 133, and the brightness correction for each pixel in the character outline portion of the multilevel image 5 is performed as follows. You may go to

指向性スムージング処理部131は、指向性スムージング処理部121(図5参照)と同様に、上下方向、左右方向、右上と左下とを結ぶ方向、および左上と右下とを結ぶ方向それぞれの平均明度Dv1〜Dv4を算出する。   The directivity smoothing processing unit 131, like the directivity smoothing processing unit 121 (see FIG. 5), average brightness in the vertical direction, the horizontal direction, the direction connecting the upper right and the lower left, and the direction connecting the upper left and the lower right. Dv1 to Dv4 are calculated.

エッジ方向判別部132は、注目画素6Cにおけるエッジ方向を判別する。エッジ方向は、濃淡の変化の方向であって、公知の方法によって判別することができる。   The edge direction determination unit 132 determines the edge direction in the target pixel 6C. The edge direction is the direction of change in shading, and can be determined by a known method.

セレクタ133は、上下方向、左右方向、右上と左下とを結ぶ方向、および左上と右下とを結ぶ方向のうちエッジ方向判別部132によって判別されたエッジ方向との角度が最も小さい方向に係る平均明度を選択する。例えば、上下方向とエッジ方向との角度が最も小さい場合は、平均明度Dv1を選択する。そして、セレクタ123と同様、選択した平均明度をスムージング明度Dhとして示す補正値データ3Cを二値化閾値決定部102へ送出する。   The selector 133 is an average related to the direction having the smallest angle with the edge direction determined by the edge direction determination unit 132 among the vertical direction, the horizontal direction, the direction connecting the upper right and the lower left, and the direction connecting the upper left and the lower right. Select brightness. For example, when the angle between the vertical direction and the edge direction is the smallest, the average brightness Dv1 is selected. Then, similarly to the selector 123, the correction value data 3C indicating the selected average brightness as the smoothing brightness Dh is sent to the binarization threshold value determination unit 102.

上述の実施形態では、内外判定部103は、注目画素6Cを明度が下限閾値REFbと上限閾値REFuとの間である場合に、直前の1つの画素に対する判定の結果のみを参照したが、過去の複数の判定の結果を参照してもよい。   In the embodiment described above, the inside / outside determination unit 103 refers to only the determination result for the immediately preceding pixel when the brightness of the target pixel 6C is between the lower limit threshold value REFb and the upper limit threshold value REFu. You may refer the result of a some determination.

例えば、注目画素6Cに隣接する周囲画素6Sのうち既に判定が行われた、図13(A)に示す4つの周囲画素6Sに対する判定の結果を次のように参照する。   For example, the determination results for the four surrounding pixels 6S shown in FIG. 13A that have already been determined among the surrounding pixels 6S adjacent to the target pixel 6C are referred to as follows.

内外判定部103は、注目画素6Cの明度と、これらの4つの周囲画素6Sそれぞれの明度とを、比較する。そして、これらの4つの周囲画素6Sのうちの、注目画素6Cの明度に最も近い明度を有する周囲画素6Sに対する判定の結果を、注目画素6Cに対する判定の結果とする。   The inside / outside determination unit 103 compares the brightness of the target pixel 6C and the brightness of each of the four surrounding pixels 6S. Of these four surrounding pixels 6S, the determination result for the surrounding pixel 6S having the brightness closest to the brightness of the target pixel 6C is taken as the determination result for the target pixel 6C.

または、注目画素6Cから所定の距離以内にある周囲画素6Sのうち既に判定が行われた、図13(B)に点線で示す各方向に並ぶ複数の周囲画素6Sに対する判定の結果を次のように参照する。   Alternatively, the determination results for the plurality of surrounding pixels 6S arranged in the respective directions indicated by the dotted lines in FIG. 13B that have already been determined among the surrounding pixels 6S within the predetermined distance from the target pixel 6C are as follows. Refer to.

内外判定部103は、判定の結果が同じである周囲画素6Sが所定の個数(例えば、2個)以上連続して並ぶ方向を選出する。そして、これらの周囲画素6Sに対する判定の結果を、注目画素6Cに対する判定の結果とする。このような方向が複数ある場合は、同じ判定の結果の連続する個数が最も多い方向を選出すればよい。または、予め、同じ判定の結果が所定の個数以上連続して並ぶ方向の出現のパターンを複数用意しておき、パターンごとに注目画素6Cを文字の内側の画素とすべきか文字の外側の画素とすべきかを決めておく。そして、選出した方向と各パターンとのマッチングを行い、一致の度合いが最も高いパターンに対して予め決められている画素にすべきであると判定すればよい。   The inside / outside determination unit 103 selects a direction in which the surrounding pixels 6S having the same determination result are continuously arranged by a predetermined number (for example, two) or more. The determination results for these surrounding pixels 6S are the determination results for the target pixel 6C. When there are a plurality of such directions, a direction having the largest number of consecutive determinations may be selected. Alternatively, a plurality of appearance patterns in a direction in which a predetermined number or more of the same determination results are continuously arranged are prepared in advance, and for each pattern, the target pixel 6C should be the pixel inside the character or the pixel outside the character. Decide what to do. Then, it is only necessary to perform matching between the selected direction and each pattern, and determine that the pixel that is predetermined for the pattern having the highest degree of coincidence should be used.

上述の実施形態では、多値画像5を二値画像7に変換する処理を画像編集回路10jが行ったが、コンピュータプログラムをCPU10aに実行させることによって行ってもよい。この場合は、図4に示す平滑処理部101ないし画素二値化処理部104の処理の手順をメインルーチンとするプログラムモジュールと、図5または図12に示す平滑処理部101の各部の処理の手順をサブルーチンとするプログラムモジュールとを有するコンピュータプログラムを、用意すればよい。そして、このコンピュータプログラムをROM10cまたは大容量記憶装置10dに記憶させておき、CPU10aに実行させればよい。   In the above-described embodiment, the image editing circuit 10j performs the process of converting the multi-valued image 5 into the binary image 7. However, it may be performed by causing the CPU 10a to execute a computer program. In this case, a program module having the processing procedure of the smoothing processing unit 101 to the pixel binarization processing unit 104 shown in FIG. 4 as a main routine, and a processing procedure of each part of the smoothing processing unit 101 shown in FIG. 5 or FIG. What is necessary is just to prepare the computer program which has the program module which uses as a subroutine. The computer program may be stored in the ROM 10c or the mass storage device 10d and executed by the CPU 10a.

メインルーチンは、例えば、図14に示す通りである。すなわち、スキャンユニット10eによって読み取られた多値画像5の画素ごとに、次の処理を行う。多値画像5に対してスムージングの処理を施す(#11)。所定の順番通りに、画素を1つ選出し、これを注目画素6Cとする(#12または#16)。注目画素6Cについて、複数の閾値(中央閾値REFc、上限閾値REFu、および下限閾値REFb)を算出する(#13)。これらの閾値および判定実績データ3Dに基づいて、注目画素6Cを文字の内外どちらの画素とすべきかを判定する(#14)。判定の仕方は、前に図9で説明した通りである。そして、判定の結果に応じて注目画素6Cを「0」および「1」のいずれか一方に二値化する(#15)。   The main routine is, for example, as shown in FIG. That is, the following processing is performed for each pixel of the multi-valued image 5 read by the scan unit 10e. Smoothing processing is performed on the multi-valued image 5 (# 11). One pixel is selected in a predetermined order, and is designated as the target pixel 6C (# 12 or # 16). A plurality of threshold values (center threshold value REFc, upper limit threshold value REFu, and lower limit threshold value REFb) are calculated for the target pixel 6C (# 13). Based on these threshold values and determination result data 3D, it is determined whether the pixel of interest 6C should be a pixel inside or outside the character (# 14). The method of determination is as described above with reference to FIG. Then, the target pixel 6C is binarized into either “0” or “1” according to the determination result (# 15).

なお、図15に示すように、スムージングから二値化までの一連の処理を、1つの画素ごとに実行してもよい。   As shown in FIG. 15, a series of processes from smoothing to binarization may be executed for each pixel.

その他、画像形成装置1の全体または各部の構成、処理内容、処理順序、画像の構成などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。   In addition, the configuration of the entire image forming apparatus 1 or each unit, processing contents, processing order, image configuration, and the like can be appropriately changed in accordance with the spirit of the present invention.

1 画像形成装置(画像処理装置)
10e スキャンユニット
101 平滑処理部(スムージング処理手段)
102 二値化閾値決定部(閾値決定手段)
103 内外判定部(二値決定手段)
104 画素二値化処理部(二値決定手段)
5 多値画像
6C 注目画素
6S 周囲画素

1 Image forming device (image processing device)
10e Scan unit 101 Smoothing processing unit (smoothing processing means)
102 Binarization threshold value determination unit (threshold value determination means)
103 Inside / outside determination unit (binary determination means)
104 Pixel binarization processing unit (binary determination means)
5 Multi-valued image 6C Target pixel 6S Surrounding pixel

Claims (15)

3以上の階調によって再現されかつ線画を表わす線画部分および下地を表わす下地部分を含む多値画像を二値化する画像処理装置であって、
第一の閾値および当該第一の閾値よりも小さい第二の閾値を決定する閾値決定手段と、
前記多値画像の画素のうちの前記線画部分と前記下地部分との境界にある境界画素の階調が前記第一の閾値および前記第二の閾値の間にある場合に、当該境界画素の二値を、当該境界画素の近隣の特定の位置にある特定位置画素について既に決定した二値と同じ値に決定する、二値決定手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
An image processing apparatus that binarizes a multi-value image that is reproduced with three or more gradations and includes a line drawing portion representing a line drawing and a ground portion representing a background,
Threshold determination means for determining a first threshold and a second threshold smaller than the first threshold;
Among the pixels of the multi-valued image, when the gradation of the boundary pixel at the boundary between the line drawing portion and the background portion is between the first threshold value and the second threshold value, Binary determination means for determining a value to be the same value as the binary already determined for a specific position pixel at a specific position in the vicinity of the boundary pixel;
An image processing apparatus comprising:
前記閾値決定手段は、前記第一の閾値を、前記境界画素の周囲にある複数の周囲画素それぞれの階調のうちの最大値よりも小さな値に決定し、前記第二の閾値を、当該階調のうちの最小値よりも大きな値に決定する、
請求項1に記載の画像処理装置。
The threshold value determining means determines the first threshold value to a value smaller than the maximum value among the gradations of each of a plurality of surrounding pixels around the boundary pixel, and sets the second threshold value to the floor. To a value greater than the minimum value of the key,
The image processing apparatus according to claim 1.
前記閾値決定手段は、前記第一の閾値を、前記複数の周囲画素それぞれの階調の平均値、中央値、および最大値と最小値との和を2で割った値のうちのいずれかの値と、第一の特定の値と、の和に決定し、前記第二の閾値を、当該いずれかの値から前記第一の特定の値を引いた値に決定する、
請求項2に記載の画像処理装置。
The threshold value determination unit is any one of the average value, the median value, and the value obtained by dividing the sum of the maximum value and the minimum value by 2 for the first threshold value . Determining the sum of the value and the first specific value, and determining the second threshold to be a value obtained by subtracting the first specific value from any one of the values,
The image processing apparatus according to claim 2.
前記多値画像は、画像読取装置によって読み取られた画像であって、
前記閾値決定手段は、前記画像読取装置の読取り誤差が大きいほど大きい値を前記第一の特定の値として用いることによって、前記第一の閾値および前記第二の閾値を決定する、
請求項3に記載の画像処理装置。
The multi-valued image is an image read by an image reading device,
The threshold value determining unit, by using a larger value as the reading error of the image reading apparatus is large and the first specific value, determining said first threshold and said second threshold value,
The image processing apparatus according to claim 3.
前記多値画像の階調は、明度であり、
前記閾値決定手段は、前記境界画素および当該境界画素における前記境界との接線の上に並ぶ近隣の1つまたは複数の接線上画素それぞれの明度と、前記下地部分の側に隣接する画素の明度との、差の絶対値のうちの、最大の絶対値を、前記第一の特定の値として用いることによって、前記第一の閾値を決定し、当該境界画素および当該1つまたは複数の接線上画素それぞれの明度と、前記線画部分の側に隣接する画素の明度との、差の絶対値のうちの、最小の絶対値を、前記第一の特定の値として用いることによって、前記第二の閾値を決定する、
請求項3に記載の画像処理装置。
The gradation of the multi-valued image is brightness,
The threshold value determining means includes the brightness of each of the one or more neighboring tangential pixels arranged on the boundary pixel and the tangent to the boundary of the boundary pixel, and the brightness of the pixel adjacent to the base portion side. The first absolute value of the absolute value of the difference is used as the first specific value to determine the first threshold, and the boundary pixel and the one or more tangential pixels By using, as the first specific value, the minimum absolute value of the absolute values of the differences between the respective brightness values and the brightness values of the pixels adjacent to the line drawing portion side, the second threshold value is used. To decide,
The image processing apparatus according to claim 3.
前記閾値決定手段は、前記第一の閾値を、前記最大値から第二の特定の値を引いた値に決定し、前記第二の閾値を、前記最小値と前記第二の特定の値との和に決定する、
請求項2に記載の画像処理装置。
The threshold value determining means determines the first threshold value to be a value obtained by subtracting a second specific value from the maximum value, and sets the second threshold value to the minimum value and the second specific value . Decide on the sum of
The image processing apparatus according to claim 2.
前記多値画像は、画像読取装置によって読み取られた画像であって、
前記閾値決定手段は、前記画像読取装置の読取り誤差が大きいほど小さい値を前記第二の特定の値として用いることによって、前記第一の閾値および前記第二の閾値を決定する、
請求項6に記載の画像処理装置。
The multi-valued image is an image read by an image reading device,
The threshold value determining unit, by using a smaller value read error is large in the image reading apparatus and said second specific value, determining said first threshold and said second threshold value,
The image processing apparatus according to claim 6.
前記特定位置画素は、階調が前記第一の閾値および前記第二の閾値の間にある画素である、
請求項1ないし請求項7のいずれかに記載の画像処理装置。
The specific position pixel is a pixel whose gradation is between the first threshold and the second threshold.
The image processing apparatus according to claim 1.
前記特定位置画素は、前記境界画素に隣接する画素のうち当該境界画素との階調の差の絶対値が最も小さい画素である、
請求項1ないし請求項7のいずれかに記載の画像処理装置。
The specific position pixel is a pixel having the smallest absolute value of a difference in gradation from the boundary pixel among pixels adjacent to the boundary pixel.
The image processing apparatus according to claim 1.
前記特定位置画素は、前記境界画素の周囲のうちの、既に決定された二値が同じでありかつ同一の方向に所定の個数以上並んでいる画素である、
請求項1ないし請求項7のいずれかに記載の画像処理装置。
The specific position pixels are pixels that have the same predetermined binary value around the boundary pixel and are arranged in a predetermined number or more in the same direction.
The image processing apparatus according to claim 1.
前記多値画像に対してスムージングの処理を行うスムージング処理手段、を有し、
前記閾値決定手段は、前記スムージングの処理がなされた後の前記多値画像に基づいて前記第一の閾値および前記第二の閾値を決定し、
前記二値決定手段は、前記スムージングの処理がなされた後の前記多値画像に基づいて前記境界画素の二値を決定する、
請求項1ないし請求項10のいずれかに記載の画像処理装置。
Smoothing processing means for performing smoothing processing on the multi-valued image,
The threshold value determining means determines the first threshold value and the second threshold value based on the multi-valued image after the smoothing process is performed,
The binary determination means determines binary of the boundary pixel based on the multi-valued image after the smoothing process is performed.
The image processing apparatus according to claim 1.
前記スムージング処理手段は、前記多値画像の画素ごとに、複数の方向のそれぞれについて平滑化を行って得られる階調のうち当該画素の階調に最も近い階調を選択することによって、前記スムージングの処理を行う、
請求項11に記載の画像処理装置。
The smoothing processing unit selects, for each pixel of the multi-valued image, a gradation closest to the gradation of the pixel from gradations obtained by performing smoothing in each of a plurality of directions. Process
The image processing apparatus according to claim 11.
前記スムージング処理手段は、前記多値画像の画素ごとに、エッジ方向について平滑化を行うことによって、前記スムージングの処理を行う、
請求項11に記載の画像処理装置。
The smoothing processing means performs the smoothing process by smoothing the edge direction for each pixel of the multi-valued image.
The image processing apparatus according to claim 11.
3以上の階調によって再現されかつ線画を表わす線画部分および下地を表わす下地部分を含む多値画像を二値化する画像処理方法であって、
第一の閾値および当該第一の閾値よりも小さい第二の閾値を決定し、
前記多値画像の画素のうちの前記線画部分と前記下地部分との境界にある境界画素の階調が前記第一の閾値および前記第二の閾値の間にある場合に、当該境界画素の二値を、当該境界画素の近隣の特定の位置にある特定位置画素について既に決定した二値と同じ値に決定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
An image processing method for binarizing a multi-valued image that is reproduced with three or more gradations and includes a line drawing portion representing a line drawing and a ground portion representing a background,
Determining a first threshold and a second threshold less than the first threshold;
Among the pixels of the multi-valued image, when the gradation of the boundary pixel at the boundary between the line drawing portion and the background portion is between the first threshold value and the second threshold value, Determining the value to be the same value as the binary value already determined for a specific position pixel at a specific position near the boundary pixel;
An image processing method.
3以上の階調によって再現されかつ線画を表わす線画部分および下地を表わす下地部分を含む多値画像を二値化するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
第一の閾値および当該第一の閾値よりも小さい第二の閾値を決定する処理を実行させ、
前記多値画像の画素のうちの前記線画部分と前記下地部分との境界にある境界画素の階調が前記第一の閾値および前記第二の閾値の間にある場合に、当該境界画素の二値を、当該境界画素の近隣の特定の位置にある特定位置画素について既に決定した二値と同じ値に決定する処理を実行させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
A computer program for use in a computer that binarizes a multi-valued image that is reproduced with three or more gradations and includes a line drawing portion representing a line drawing and a ground portion representing a background,
In the computer,
A process of determining a first threshold and a second threshold smaller than the first threshold,
Among the pixels of the multi-valued image, when the gradation of the boundary pixel at the boundary between the line drawing portion and the background portion is between the first threshold value and the second threshold value, Causing a value to be determined to be the same value as the binary value already determined for a specific position pixel at a specific position near the boundary pixel;
A computer program characterized by the above.
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