JPH01224884A

JPH01224884A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH01224884A
Application number: JP63049746A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Hosokawa; 博司細川
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1988-03-04
Filing date: 1988-03-04
Publication date: 1989-09-07

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は画像処理装置に関し、特に文字画像、網点画像
、写真画像等の像域を分離できる画像処理装置に関する
。

［従来の技術］従来は、ｍ×ｎ画素のブロック画像データについてその
最大値と最小値の差分を求め、該求めた差分値を所定の
閾値と比較することにより、当該ブロック内にエツジが
有るか否かを判定し、文字画像や写真画像等の像域を分
離していた（例えば特公昭５８−３３７４号）。このた
め、網点画像の網点をエツジとして検出してしまい、し
ばしば網点画像を文字画像として認識してしまう欠点が
あった。

［発明が解決しようとする問題点］本発明は上述した従来技術の欠点を除去するものであり
、その目的とする所は、簡単な構成で、文字画像、網点
画像及び写真画像の像域を正しく分離する画像処理装置
を提供することにある。

［問題点を解決するための手段］本発明の画像処理装置は上記の目的を達成するために、
ｍ×ｎ画素からなるブロック画像データについてその最
大値と最小値を検出する第１の検出手段と、前記検出し
た最大値と最小値との差分値を求め、該求めた差分値と
第１の所定閾値を比較することにより当該ブロック画像
データが写真画像領域に属するか否かを判別する第１の
像域判別手段と、前記ブロック画像データについての平
均データを求める演算手段と、前記求めたＭｘＮブロッ
クからなるブロック平均データについてその最大値と最
小値を検出する第２の検出手段と、前記検出した最大値
と最小値との差分値を求め、該求めた差分値と第２の所
定閾値を比較することにより当該ブロック平均データが
網点画像領域に属するか否かを判別する第２の像域判別
手段を備えることをその概要とする。

［作用コかかる構成において、第１の検出手段はｍ×ｎ画素から
なるブロック画像データについてその最大値と最小値を
検出する。第１の像域判別手段は前記検出した最大値と
最小値との差分値を求め、該求めた差分値と第１の所定
閾値を比較することにより当該ブロック画像データが写
真画像領域に属するか否かを判別する。演算手段は前記
ブロック画像データについての平均データを求める。第
２の検出手段は前記求めたＭｘＮブロックからなるブロ
ック平均データについてその最大値と最小値を検出する
。第２の像域判別手段は前記検出した最大値と最小値と
の差分値を求め、該求めた差分値と第２の所定閾値を比
較することにより当該ブロック平均データが網点画像領
域に属するか否かを判別する。

［実施例の説明］以下、添付図面に従って本発明による実施例を詳細に説
明する。

始めに実施例の動作原理を説明する。第２図は実施例の
ブロック平均データの概念を説明する図である。図にお
いて、２１は画素であり、２２はｍ×ｎ画素（ｍ％ｎは
正の整数）のマトリクスで構成される画素ブロックであ
る。Ｐ目は画素ブロック内の第ｉ行ｊ列（１≦ｉ≦ｍ、
１≦ｊ≦ｎ、ｉ、ｊは整数）の画素濃度を表わしている
。

２３は画素ブロック２２内の濃度を平均化して当該画素
ブロックを代表させた画素ブロック平均値であり、２４
はＭｘＮの画素ブロック平均値（Ｍ％Ｎは正の整数）の
マトリクスで構成される平均値ブロックである。Ｃ１ｋ
＋Ｇｔ平均値ブロツク内の第に行ａ列（１≦に≦Ｍ、１
≦１≦Ｎ、ｋ。

ｌは整数）の画素ブロック平均値を表わしており、　ｘ　ｎによって求められる。

次に、ブロック内ＰＭの最大値をｍａｘとし、最小値を
ｍｉｎとして差分値αを、 α＝ｍａｘ−ｍｉｎと定義する。これにより、当該画素ブロック内の画像デ
ータが文字・網点画像域に有るのか又は写真画像域に有
るのかあ判断が行える。即ち、差分値αと所定閾値Ｓと
を比較し、差分値αが閾値Ｓより大きければ画素ブロッ
ク内にエツジが存在すると判定し、差分値αが閾値Ｓよ
り小さければ画素ブロック内にエツジは存在しないと判
定する。例えば、Ｐ目が２５６階調（Ｏ〜２５５）であ
るとすると、閾値Ｓを１２７に設定した場合は、濃度変
化の激しい文字部分等ではエツジが検出されるが、濃度
変化の小さい写真部分等ではエツジが検出されない。

尚、うすい文字部分（ｆＡ度が１２７に満たない場合）
ではエツジが検出されないので、画像処理の用途、目的
に合わせて閾値Ｓを設定することが好ましい。

上記により画像データが写真画像域にない場合は文字画
像域に有るのか網点画像域に有るのかを区別しなくては
ならない。そこで、平均値ブロック内Ｑｈ＋の最大値を
ＭＡＸとし、最小値をＭＩＮとして差分値βを、 β＝ＭＡＸ−Ｍ　Ｉ　Ｎと定義する。これにより、当該平均値ブロック内の画像
データが文字画像域に有るのか又は網点画像域に有るの
かの判断が行える。即ち、差分値βが所定閾値Ｔよりも
大きければ平均値ブロック内にエツジ有りと判定し、閾
値Ｔよりも小さければ平均値ブロック内にはエツジ無し
と判定する。

こうすれば、網点画像域における極端な濃度変化はその
ままではエツジ判定に使用されない。

つまり、画素ブロック毎に濃度は平均化されており、エ
ツジ有無の判定は平均値ブロックについて行う。平均値
ブロックは画素ブロックよりも広いが、文字画像のエツ
ジはむしろ広い範囲で正確に検出できるから都合が良い
、また仮に網点画像で文字画像が描かれていても、画素
ブロックの平均値に濃度差が現われるから、エツジを正
確に検出できる。こうして文字画像域と網点画像域を正
しく弁別できることになる。

尚、平均値ブロックは画素ブロックと同期する必要があ
る。この同期は、平均値ブロックを固定してその中で画
素ブロックを移動させても良いし、また画素ブロックが
平均値ブロック中の常にある位置にくるように平均値ブ
ロックを穆勤させても良い、後者の場合は、平均値ブロ
ックはその一部が重なる。

第３図（Ａ）〜（Ｃ）は平均値ブロックによるエツジ検
出の概念を説明する図である。

第３図（Ａ）は平均値ブロックで評価した画像のエツジ
部分を示す。例えば濃度を２５６階調で認識する場合に
、３２は平均値２００の濃い部分、３３は平均値１０の
薄い部分とする。３１はエツジであり、例えば閾値Ｔを
１５０として弁別している。

第３図（Ｂ）は第３図（Ａ）に平均値ブロックをオーバ
ラップさせている。平均値ブロックを境界線３４ａで分
けた場合に、左の平均値ブロック３４ｂでは画素ブロッ
クｄがＭＡＸであり、画素ブロックｅがＭＩＮになる。

また右の平均値ブロック３４ｃでは画素ブロックｆがＭ
ＡＸであり、画素ブロックｇがＭＩＮとなる。またエツ
ジ３１の平均値ブロックに対する角度θを７０°とする
と、画素ブロックｅのＭＩＨの値は、２　　　　ｔａｎ７０　　　　　　　　　　　２　　　
ｔａｎ７０＝　９６．２７また画素ブロックｆのＭＡＸの値は、２　　　　ｔａｎ７０　　　　　　　　　　　　２　　
　　ｔａｎ７０Ｌｒ１１３．７３よって平均値ブロック３４ｂのβは、／３＝ＭＡＸ−ＭＩＮ＝　　２００　−　９６．２７　−　１０３．７３また
平均値ブロック３４ｃのβは、 β＝１１３．７３−１０−１０３．７３である。以上に
より、平均値ブロック３４ｂ。

３４ｃでは共にβが閾値Ｔの１５０よりも小さいので、
エツジとしては検出されない。

第３図（Ｃ）は第３図（Ａ）に別のタイミングで平均値
ブロック３７をオーバラップさせている。平均値ブロッ
ク３７の左側では画素ブロック３５がＭＡＸであり、右
側では画素ブロック３６がＭＩＮとなる。従ってβは、 β＝２００−１０＝１９０となる。このβは閾値Ｔの１５０よりも大きいため、エ
ツジとして検出できることがわかる。

第１図は実施例の画像処理装置のブロック構成図である
。図において、１は入力センサであり、ＣＣＤ等の光電
変換素子とこれを主走査、副走査する電気系、駆動系に
より原稿画像等を読み取り、アナログ画像信号ＡＧを出
力する。２はＡ／Ｄコンバータであり、アナログ画像信
号ＡＧを例えば８ビツト（２５６レベルの階調数）のデ
ジタル画像データＤＧに変換する。３は補正回路であり
、ＣＣＤセンサの感度ムラや照明光源の照度ムラを補正
するシェーディング補正等のデジタル演算処理を行い、
補正後の画像データＧＤを出力する。４は画素ブロック
内最大最小演算回路であり、ｍ×ｎ画素のマトリクスで
構成される画素ブロック内の濃度の最大値ｍａｘと最小
値ｍｉｎの値を検出する。５は画素エツジ検出回路であ
り、最大値ｍａｘと最小値ｍｉｎとから差分値α＝ｍａ
ｘ−ｍｉ　ｎを求め、該差分値αを所定閾値Ｓと比較し
た後、写真画像領域の判定結果ＰＨ又はそれ以外の画像
領域の判定結果ＰＨ／を出力する。６は画素ブロック内
濃度平均値演算回路であり、写真画像以外の画像領域の
判定結果ＰＨ／により付勢され、画素ブロックの濃度平
均値をｍ×ｎ画素の濃度から演算し、当該画素ブロック
を含む所定の平均値ブロックについての全ての画素ブロ
ックの濃度平均値ＡＤを演算する。

７は平均値ブロック内最大最小演算回路であり、平均値
ブロック内の濃度平均値ＡＤをもとに当該平均値ブロッ
ク内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを演算する。８は平
均値エツジ検出回路であり、最大値ＭＡＸと最小値ＭＩ
Ｎから差分値β諧ＭＡＸ−Ｍ　Ｉ　Ｎを求め、該差分値
βと所定閾値Ｔとを比較した後、網点画像域ＡＧか文字
画像域ＭＧかを判定してその結果を出力する。

第４図は実施例の画素ブロック内最大最小演算回路のブ
ロック構成図である。図において、４１はセレクタであ
り、シェーディング補正後の画像データＧＤをｍ×ｎの
画素ブロックに配列する。４２ａ〜４２ｉはレジスタで
あり、ｍ×ｎのマトリクスの画像データＧＤを記憶する
。例えば４２ｅは中心画素であり、４２ａ〜４２ｄ及び
４２ｆ〜４２ｉは周辺画素である。４３はコンパレータ
であり、４２ａから４２ｉまでの各画素濃度が入力され
、画素ブロック内の最大値ｍａｘと最小値ｍｉｎが検出
されて出力される。

第５図は実施例の画素エツジ検出回路のブロック構成図
である０図において、５１は減算器であり、差分値α＝
ｍａｘ−ｍｉｎを演算して結果を出力する。５２はルッ
クアップテーブル（ＬＬＩＴ）であり、差分値αをアド
レス人力として該αを所定の閾値Ｓと比較した判定結果
の内容、即ち、写真画像領域ＰＨか又は文字・網点画像
領域ＰＨ／かの判定結果を出力する。

第６図は実施例の画素ブロック内濃度平均値演算回路の
ブロック構成図である。図において、６１はセレクタで
あり、画像データＧＤをｍ×ｎのマトリクスに配列する
。６２ａ〜６２ｉはレジスタであり、ｍ×ｎの画像デー
タＧＤを記憶する。６３は加算器であり、レジスタ６２
ａ〜６２ｉまでの画像データＧＤを加算して総和を出力
する。６４は割算器であり、加算器６３からの総和出力
をｍ×ｎで割り、２５６階調のレベルに直した平均値Ａ
Ｄを出力する。図示しないが、平均値ＡＤは必要なＭ×
Ｎのマトリクスについて演算される。

第７図は実施例の平均値ブロック内最大最小演算回路の
ブロック構成図である０図において、７１はセレクタで
あり、必要な範囲の各画素ブロック平均値ＡＤをＭｘＮ
のマトリクスに配列する。７２ａ〜７２ｐはレジスタで
あり、ＭｘＮの平均値を記憶する。７３はコンパレータ
であり、レジスタ７２ａ〜フ２ｐまでの平均値ブロック
内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを検出して出力する。

第８図は実施例の平均値エツジ検出回路のブロック構成
図である０図において、８１は減算器であり、β＝ＭＡ
Ｘ−Ｍ　Ｉ　Ｎの演算を行ない、差分値βを出力する。

８２はＬＵＴであり、差分値βをアドレス入力として該
βを所定閾値Ｔと比較した結果の、網点画像領域ＡＧか
文字画像領域ＭＧかの判定結果を出力する。

第９図（Ａ）、（Ｂ）は実施例の領域判定手順のフロー
チャートである。上記の領域判定は第９図（Ａ）、（Ｂ
）の処理手順を実行するマイクロプロセッサにより実現
できる。図において、ステップＳ１では行カウンタｉに
１、列カウンタｊに１、最大値レジスタｍａｘにＰ＋」
（ｉ＝１゜ｊ＝１）　、最小値ラジスタｍｉｎ＆ｌ：Ｐ
１ｊ（ｉ＝１、ｊ−１）をセットする。ステップＳ２で
は列カウンタｊに＋１する。ステップＳ３〜Ｓ６ではＰ
ＩＪをｍａｘ及びｍｉｎと比較して必要ならｍａｘ又は
ｍｉｎの内容を更新する。ステップＳ７及びＳ８では列
カウンタｊがｎ列に達するまで上記処理を行う。同様に
してステップＳ１０では行カウンタｉの内容を更新し、
行つンタｉがｍ行に達するまで上記処理を行う。ステッ
プＳｌｌでは差分値αが所定閾値Ｓより大きいか否かを
判別し、大きくなければ写真画像領域であり、ステップ
Ｓ１２に進み、写真画像領域ＰＨを出力する。また大き
ければ網点画像領域又は文字画像領域であり、ステップ
Ｓ１３に進む。ステップ５１３では平均値ブロックにつ
いての行カウンタｋに１、列カウンタ１に１、最大値レ
ジスタＭＡＸにＱｂ＋（ｋ＝１．１＝１）、最小値レジ
スタＭＩＮにＱｋ＋（ｋ＝１．１＝１）をセットする。

ステップＳ１４では列カウンタｋに＋１する。ステップ
３１５〜３１８ではＱｋ＋をＭＡＸ及びＭＩＮと比較し
て必要ならＭＡＸ又はＭＩＮの内容を更新する。ステッ
プＳ１９及びＳ２０では列カウンタｌがＮ列に達するま
で上記処理を行う。同様にしてステップ３２２では行カ
ウンタにの内容を更新し、行つンタｋがＭ行に達するま
で上記処理を行う。ステップＳ２３では差分値βが所定
閾値Ｔより大きいか否かを判別し、大きくなければ網点
画像領域であり、ステップＳ２４に進み、網点画像領域
ＡＧを出力する。また大きければ文字画像領域であり、
あるいは網点画像による文字画像領域であり、ステップ
Ｓ２５に進み、文字画像領域ＭＧを出力する。このよう
に文字画像が網点画像領域内にあっても検出できるため
、例えばＯＣＲ等による文字認識を格段に向上させる。

また写真画像領域においても平均値ブロックによるエツ
ジ検出を併用することにより、文字の混在を認識できる
。

また一般に網点画像をデイザ法により画像処理するとモ
アレが生じるが、本発明はブロック内の平均濃度を求め
るため、この値を出力すればモアレのない出力画像が得
られる。

また出力画像にデイザ法を施せば、２値の出力画像が得
られる。

また上述実施例では画素ブロックについてエツジ検出し
た後に平均値ブロックによるエツジ検出を行なったが、
この逆に平均値ブロックによるエツジ検出をしてから、
画素ブロックについてエツジ検出すれば、最初にマクロ
的に像域分離してから次にミクロ的に像域分離を施すこ
ととなるため、用途によっては、より良い分離方式とな
る。

［発明の効果コ以上述べた如く本発明によれば、画素ブロックにおける
濃度比較と、画素ブロックの濃度平均値で構成する平均
値ブロックにおける濃度比較を用いて像域判定をするの
で、正確な像域分離を行なえる。

【図面の簡単な説明】

第１図は実施例の画像処理装置のブロック構成図、第２図は実施例のブロック平均データの概念を説明する
図、第３図（Ａ）〜（Ｃ）は平均値ブロックによるエツジ検
出の概念を説明する図、第４図は実施例の画素ブロック内最大最小演算回路のブ
ロック構成図、第５図は実施例の画素エツジ検出回路のプロツり構成図
、第６図は実施例の画素ブロック内濃度平均値演算回路の
ブロック構成図、第７図は実施例の平均値ブロック内最大最小演算回路の
ブロック構成図、第８図は実施例の平均値エツジ検出回路のブロック構成
図、第９図（Ａ）、（Ｂ）は実施例の領域判定手順のフロー
チャートである。図中、１・・・人力センサ、２・・・Ａ／Ｄコンバータ
、３・・・補正回路、４・・・画素ブロック内最大最小
演算回路、５・・・画素エツジ検出回路、６・・・画素
ブロック内濃度平均値演算回路、７・・・平均値ブロッ
ク内最大最小演算回路、８・・・平均値エツジ検出回路
、９・・・出力回路、２１・・・画素、２２・・・画素
ブロック、２３・・・平均値、２４・・・平均値ブロッ
ク、３１・・・エツジ、３２・・・濃度２００の画像、
３３・・・濃度ｌＯの画像、３４ａ・・・平均値ブロッ
クの境界線、３４ｂ、３４ｃ・・・平均値ブロック、３
７・・・平均値ブロックである。第２図第３図第５図第８図

Claims

【特許請求の範囲】ｍ×ｎ画素からなるブロック画像データについてその最
大値と最小値を検出する第１の検出手段と、前記検出した最大値と最小値との差分値を求め、該求め
た差分値と第１の所定閾値を比較することにより当該ブ
ロック画像データが写真画像領域に属するか否かを判別
する第１の像域判別手段と、前記ブロック画像データについての平均データを求める
演算手段と、前記求めたＭ×Ｎブロックからなるブロック平均データ
についてその最大値と最小値を検出する第２の検出手段
と、前記検出した最大値と最小値との差分値を求め、該求め
た差分値と第２の所定閾値を比較することにより当該ブ
ロック平均データが網点画像領域に属するか否かを判別
する第２の像域判別手段を備えることを特徴とする画像
処理装置。