JPH01276971A - 画像処理装置 - Google Patents

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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は文字部と写真部とが混在した文書画像を、文字
部の解像性と写真部の階調性を高く維持して２値化し得
る画像処理装置に関する。

（従来の技術） コード情報のみならずイメージ情報をも取扱い得る画像
処理装置（文書画像処理装置）では、スキャナ等により
読取入力した文書画像について、例えば文字や線図等の
コントラストの高い画像部分（文字部）を予め設定され
た固定閾値を用いて２値化処理し、また写真等の階調を
有する画像部分（写真部）をデイザ法等の擬似階調の手
法を用いて２値化している。

ちなみに文字部をデイザ法を用いて２値化するとその解
像度が劣化し、また写真部を固定閾値を用いて２値化す
るとその階調性が損われてしまうと云う問題がある。こ
のような不具合を回避するべく、従来ではその画像的特
徴に応じた画像領域に分離し、各領域毎に上述した固定
閾値やデイザ法によって定められる閾値を適応的に用い
てその２値化を行なうものとなっている。

しかして従来では、−膜内には処理対象画像の局所領域
での画像濃度の最大濃度差ΔＤｌａＸを検出し、この最
大濃度差ΔＤ　　を所定の閾値Ｔｈとａｘ 比較して該局所領域が文字部であるか写真部であるかを
識別判定し、その２値化処理の形態を切替えるものとな
っている。

ところがこのような処理方式にあっては、所謂かすれ文
字等の低コントラストの文字部については、ここで検出
される最大濃度差ΔＤ　　の値がａＸ 小さいので、写真部であるとして誤識別判定されること
がある。この結果、コントラストの低い文字部の解像性
が著しく損われると云う問題が生じた。

例えば第９図に示すように読取入力された原稿Ｐが、コ
ントラストの高い文字部Ａ１階調性を有する写真部Ｂ、
そしてかすれ文字等のコントラストの低い文字部Ｃとか
らなる場合、上記原稿Ｐの各領域Ａ、Ｂ、Ｃにおける画
像情報の典型的な信号レベルは第１０図に示すようにな
る。しかして画像濃度のダイナミックレンジが８ビツト
［０〜ＦＦ］ｈで与えられるものとすると、例えば（４
Ｘ４）画素の局所領域における最大濃度差ΔＤ　　は、
ａＸ 上記領域ＡではＣＤＤ−ＰＦ］、領域Ｂでは［１０〜４
０］、領域Ｃでは［１０〜４０］ｈ程度となる。この為
、判定閾値Ｔｈとして［８０］ｈを用い、ΔＤ　　　＞
Ｔｈ　　　　・・・文字部膳ａｘ ΔＤ　　≦Ｔｈ　　　　・・・写真部 ｌａＸ として局所領域の画像の種別を判定すると、前記領域Ｂ
のみならず領域Ｃまでが写真部として誤判定されると云
う不具合が生じる。また判定閾値Ｔｈとして［３０］ｈ
を用いると、今度は領域Ｂが文字部として判定され虞れ
が生じると云う不具合が生じた。

このように最大濃度差ΔＤ　　を所定の閾値にａＸ て判定して領域の種別を識別する従来の装置にあっては
、コントラストの低い文字部を含む文書画像等に対して
、その文字部を解像度良く２値化し、また写真部を階調
性良く２値化することが非常に困難である等の問題があ
った。

（発明が解決しようとする課題） このように従来装置では文字部と写真部とが混在する画
像情報を、文字部に対する解像度および写真部に対する
階調性を同時に満足させながら２値化処理するに際し、
特にコントラストの低い文字部が含まれるような場合、
その２値化処理の形態を適応的に制御することが非常に
困難である等の問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、コントラストの低い文字部が含
まれる画像情報であっても、文字部については解像度良
く、また写真部については階調性良くそれぞれ２値化す
ることのできる画像処理装置を提供゛することにある。

〔発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明に係る画像処理装置は、処理対象画像における注
目画素を含む所定範囲内の画像情報から上記注目画素に
関する画像としての複数種の特徴情報、例えば最大濃度
差と平均濃度等を求め、これらの複数種の特徴情報をそ
れぞれ所定の閾値で弁別したのち、こりらの弁別結果を
論理判定することで前記注目画素が構成する画像の種別
を判定し、この判定結果に従って前記注目画素の画像情
報を２値化する為の閾値を設定するようにしたことを特
徴とするものである。

つまり画像の種別を識別する為の手掛りとなる複数種の
特徴情報をそれぞれ識別判定し、その識別判定結果の組
合せを所定の論理判定アルゴリズムに従って論理判定す
ることで前記処理対象画像の種別、特に上記注目画素が
構成する画像部分の種別を識別するようにしたことを特
徴とするものである。

（作用） 本発明によれば、処理対象画像における注目画素を含む
局所領域での複数種の特徴情報から上記注目画素が構成
する画像の種別を判定する為の手掛りとなる情報をそれ
ぞれ得、これらの情報を論理的に総合判定することでそ
の画像種別を識別判定するので、例えば１つの特徴情報
からだけでは画像種別の識別に曖昧性が残るような場合
であっても、他の特徴情報を参照することでその画像種
別を精度良く識別判定することが可能となる。

また画像としての成る特徴だけを捕えたときには誤識別
が生じる可能性がある場合であっても、別の特徴情報を
参照することで上記誤識別を未然に防ぐことが可能とな
る。この結果、種々の文字部と写真部とが混在した文書
画像であっても、それらの文字部と写真部とをそれぞれ
正確に識別して２値化の為の閾値をそれぞれ適応的に設
定することができるので、文字部については解像度良く
、また写真部については階調性良く２値化処理を施すこ
とが可能となる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。

第１図は実施例に係る画像処理装置の概略構成図である
。この画像処理装置はイメージ・スキャナ等の読取装置
にて読取入力された画像情報を、例えば１画素当り８ビ
ツトのディジタル・データとして入力し、これを２値化
処理するものである。

ラインバッファｌはこのような画像情報を一時的に格納
して以下に示す画像処理（２値化処理）に供する。

しかして識別手段２は上記ラインバッファ１から所定の
クロックに同期して出力される画像情報を入力し、その
画像情報から注目画素を含む局所領域における複数種の
特徴情報をそれぞれ求め、これらの特徴情報を総合判定
して前記局所領域の画像情報が文学部特有の性質を示す
か、或いは写真部としての特徴を示すかを判定してその
画像の種別を識別判定するものである。この識別判定結
果に従って選択手段（セレクタ）５が選択切替えされ、
第１の閾値発生手段（メモリ）３から与えられる第１の
閾値、または第２の閾値発生手段（メモリ）４から与え
られるデイザ・マトリックス等の第２の閾値が前記画像
情報を２値処理する為の閾値として選択的に抽出される
。そして前記ラインバッファｌから読出され、遅延手段
７を介して所定タイミング遅延されて比較回路（２値化
回路）Ｂに導かれる画像情報が、上記選択手段５を介し
て抽出された閾値にて２値化処理されて出力される。

尚、ここでは上記第１の閾値は動的閾値算出手段８にて
入力画像情報に応じて動的に求められるものとなってい
る。

ここで前記注目画素を含む局所領域として（４ｘ４）画
素の領域についてその画像の特徴情報を求めて前記識別
手段２により画像種別の識別処理を実行するものとする
と、前記ラインバッファ１としては４ラインバツフアが
用いられる。そして識別手段２はこの４ラインバツフア
ｌから列方向に４画素分ずつ並列に入力される画素デー
タについて以下に示すような信号処理を施すことになる
。

即ち、識別手段２は上記ラインバッファ１から読出され
る画像情報から、例えば（４Ｘ４）画素の局所領域にお
ける最大濃度値と最小濃度値とをそれぞれを求める最大
・最小値検出回路２１と、この最大・最小値検出回路２
１にて求められた最大濃度値と最小濃度値との差を求め
てその最大濃度差を求める減算器２２を備えている。こ
の最大・最小値検出回路２１および減算器２２にて求め
られる最大濃度差が前記局所領域における画像としての
第１の特徴情報として用いられる。

またこの識別手段２に設けられた平均値算出回路２３は
前記ラインバッファ１から読出された画像情報から上記
局所領域における平均濃度値を求めるものである。この
平均値算出回路２３で求められる平均濃度が前記局所領
域における画像としての第２の特徴情報として用いられ
る。

しかして識別手段２における論理判定回路２４は上記第
１および１２の特徴情報をそれぞれ所定の閾値で弁別し
、それらの弁別結果を所定の論理アルゴリズムに従って
総合判定して前記局所領域における画像情報の種別を識
別判定する。この判定結果に従って前記画像情報を２値
化処理する為の閾値を設定する為の選択制御信号が生成
され、前記セレクタ５における２値化閾値の選択が制御
される。

第２図はこの論理判定回路２４の構成例を示すもので、
画像の第１の特徴情報である最大濃度差を所定の閾値Ｔ
ｈ、Ａ、　Ｔｈ、Ｂとそれぞれ比較する２つの比較回路
２４ａ、２４ｂ　、また前記画像の第２の特徴情報であ
る平均濃度値を所定の閾値ｒｈ、ｃと比較する比較回路
２４ｃを備えている。デコーダ２４ｄはこれらの各比較
回路２４ａ、２４ｂ、２４ｃによる比較結果に応じて、
その論理処理結果として画像の種別を示す識別判定結果
を出力するもので、その論理処理のアルゴリズムは、例
えば第３図に示すように設定されている。即ち、デコー
ダ２４ｄは前記最大濃度差ΔＤ　　が所定の閾値Ｔｈ、
Ｂよりも大なるとき、ａｘ その平均濃度値Ｄ　に拘らず画像の種別を文字部分［Ｃ
］であると識別判定し、また前記最大濃度差ΔＤ　　が
所定の閾値Ｔｈ、Ａよりも小なるときにＩａＸ は、そのときの平均濃度値Ｄａに拘らず画像の種別を写
真部分ＣＰ］であると識別判定するものとなっている。

そして前記最大濃度差ΔＤ　　か所ａＸ 定の閾値Ｔｈ、Ａよりも大きく、且つ所定の閾値Ｔｈ、
Ｂよりも小さい場合には、この最大濃度差ΔＤｌａｘだ
けによって画像種別を識別することなく、第２の特徴情
報である前記平均濃度値り、の所定の閾値Ｔｈ、Ｃによ
る弁別結果に従って、つまり第２の特徴情報を参照して
その画像種別を識別判定している。

このように論理判定部２４では上記局所領域について求
められた第１および第２の特徴情報を論理的に総合判定
することで、その画像種別を識別している。

尚、ここでは２種類の特徴情報から画像種別を識別する
ものとして説明するが、３種類以上の特徴情報を求め、
これらの特徴情報を総合的に論理判定して画像種別を識
別判定することも勿論可能である。

さて上述した第１および第２の特徴情報は次のようにし
て求められる。

第４図は最大・最小値検出回路２１の構成例を示すもの
である。この最大・最小値検出回路２１は処理対象画像
中の注目画素に対して、第５図に示すようにその注目画
素（斜線で示す画素）を含む（４Ｘ４）画素の領域内に
おける濃度の最大値と最小値とをそれぞれ求めるもので
ある。

しかして最大・最小値検出回路２１は、例えば第６図に
動作タイミングを示すように前記ラインバッファ１から
クロックＣＬＫに同期して列方向に４画素単位で順次入
力される（　８ｂｌｔ／画素）の画像情報をセレクタ２
１ａを介して比較器２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ。

２１ｅに順次分配している。尚、この列単位に入力され
る画像情報の上記セレクタ２１ａによる比較器２１ｂ、
２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ　ヘの分配は、り０−／りＣＬ
Ｋを受けて動作する２ｂｉｔカウンタ２１ｈからの選択
信号ＳＥＬ、ＳＥ２により動作制御されて行なわれる。

これらの比較器２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅによっ
て画像情報が４画素単位でそれぞれ列方向に比較され、
その列における゛最大濃度と最小濃度とがそれぞれ求め
られる。

次段の比較器２１ｆ’、２１ｇは、上記比較器２１ｂ、
２１ｃ。

２１ｄ、２１ｅからの信号をＥＤＧ　ｌのタイミングで
入力し、列方向にそれぞれ求められた最大値と最小値と
を行方向に比較し、その中の最大値と最小値とをそれぞ
れ求めるものである。以上の比較処理によって第５図に
示す（４Ｘ４）画素の領域内における濃度の最大値Ｄ　
　と最小値Ｄ　　とがそれぞれ求めｗａｘ　　　　　　
ｗｉｎ られ、ＥＤＧ２のタイミングで出力される。

減算器２２はこのようにして求められた濃度の最大値Ｄ
　　と最小値Ｄ　　との差を画像の種別をｓａｘ　　　
　　　＋ｅ１ｎ 識別する為の第１の特徴情報である最大濃度差ΔＤ　　
■Ｄ　　　−Ｄ ｗａｘ　　　　　　ｗａｘ　　　　　　ｗｉｎを求める
ものであり、この特徴情報ΔＤ　　が前■ａｘ 記論理判定回路２４に与えられる。

一方、第２の特徴情報である平均濃度値を求める平均値
算出回路２３は、例えば第７図に示すように構成される
。この平均値算出回路２３は前記最大・最小値算出回路
２１と同様に、前記ラインバッファｌからクロックＣＬ
Ｋに同期して列方向に４画素単位で順次入力される（　
８ｂｉｔ／画素）の画像情報をセレクタ２３ａを介して
加算器２８ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅに順次分配する
。尚、この列単位に入力される画像情報の上記セレクタ
２８ａによる加算器・２３ｂ、２３ｃ。

２８ｄ、２８ｅへの分配は、クロックＣＬＫを受けて動
作する２ｂｉｔカウンタ２３ｈからの選択信号ＳＥＩ　
、ＳＥ２により動作制御されて行なわれる。

これらの加算器２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅによっ
て画像情報が４画素単位でそれぞれ列方向に加算され、
その列における濃度値の和がそれぞれ求められる。

次段の加算器２３ｅは、これらの加算器２３ｂ、２３ｃ
。

２３ｄ、２３ｅによってそれぞれ求められた列方向４画
素の濃度値の和を４列分に亙って加算することで・前述
した（４Ｘ４）画素の局所領域における濃度値の総和を
求めている。この濃度値の総和を除算器２３ｆにて上記
局所領域を構成する画素数［１６］で除算することで、
その平均濃度値Ｄａが第２の特徴情報として求められる
。

前述した第２図に示す論理判定回路２４はこのようにし
て求められた最大濃度差ΔＤ　　と平均濃ａＸ 度Ｄ　とをそれぞれ所定の閾値で弁別し、論理的に総合
判定して画像の種別を識別判定することになる。

尚、このような識別判定結果に従って前記セレクタ５に
より選択される第１の閾値は前述した動的閾値算出手段
８により、その画像情報に応じて生成される。具体的に
は前記最大最小値検出回路２１で求められた最大濃度値
Ｄ　　と最小濃度値ａｘ Ｄ　　とに従い、画像情報を２値化する為の閾値１ｎ Ｂｈを、例えば Ｂ　　　−（Ｄ　　　　　＋Ｄ　　　　）／２ｈ　　　
　　　　ｗａｘ　　　　　ｓｉｎとして動的に求められ
る。これに対して写真部を２値化処理する為の第２の閾
値は、例えば第８図に示すようなデイザパターン情報（
デイザマトリックス）として与えられる。このような閾
値Ｂｈ（第１の閾値）またはデイザパターンにより示さ
れる閾値（第２の閾値）が前述した識別判定結果に基づ
いてセレクタ５を介して選択的に抽出され、前記画像情
報の２値化処理が行なわれる。

かくしてこのように構成された本装置によれば、画像情
報の濃度差が小さく、この濃度差からだけではその画像
部分が低コントラストの文字画像であるか写真部である
かが不明な場合であっても、その平均濃度値が高いか低
いかの情報を参照することによって低コントラストな文
字部分であれば平均濃度値が低く、これに対して写真部
分であればその平均濃度値が全体的に高いと云う画像的
特徴を有効に利用して低コントラストな文字画像部分を
確実に検出識別することができる。即ち、上述したよう
に局所領域での最大濃度値Ｄ　　と最ａｘ 小濃度値Ｄ　　との差ΔＤ　　だけではなく、そｍ１ｎ
　　　　　　　　　　　ｌａｘ の平均濃度Ｄ　も参照して画像の種別を識別判定するの
で、たとえ写真部分および低コントラストな文字部分で
の濃度差が等しい場合であっても、その平均濃度の違い
によって画像種別を確実に識別することが可能となる。

この結果、低コントラストな文字画像を確実に文字部と
して判定し、文字部の２値化に適切な閾値を設定するこ
とができる。

従って局所領域でのコントラスト（濃度差）に拘らず非
常に信頼性良く画像種別の識別を行ない、複数種類の情
報が存在する文書画像であっても、文字部については解
像度良く２値化することかでき、また写真部については
階調性良く２値化することができる。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。例えば局所領域の大きさは実施例に示した（４Ｘ４）
画素の領域に限られるもではなく、また処理対象画像に
応じて可変設定するように装置を構成することもできる
。また閾値の適応的な発生手段も種々変形可能であり、
写真部の２値化に用いるデイザ・パターンも特に限定さ
れない。またそのデイザ・マトリックスの大きさも限定
されるものではなく、デイザ・パターンもドツト分散型
に閾値配置することのみならずドツト集中形式で閾値配
置することも可能である。更には実施例では読取入力さ
れた画像情報からそのまま濃度情報を求めたが、この量
を画像濃度（反射率の逆数の対数）に変換した値を用い
てその特徴量を求めることも可能である。またここでは
最大濃度差と平均濃度との２１類の画像特徴情報を用い
たが、その他の特徴情報を用いることも勿論可能であり
、３種類以上の特徴情報を用いることも勿論可能である
。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々変
形して実施することが可能である。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、画像情報の局所領
域における複数種の特徴情報からその論理的な総合判定
によって画像種別を識別し、その画像情報を２値化処理
する為の閾値を選択設定するので、文字部についてはそ
のコントラストの如何んに拘らず解像度良く２値化する
ことができ、また写真部については階調性良く２値化す
ることができる等の実用上多大なる効果が奏せられる。

この結果、各種の画像処理の基礎となる２値化画像を高
品質に得、その処理効率の向上を図ることが可能となる
等の多大なる効果が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る画像処理装置の概略構
成図、第２図は実施例装置における識別手段の特徴的な
処理形態を示す論理判定回路の概略構成図、第３図は複
数種の特徴情報に対する論理的な総合判定の概念を示す
図、第４図は識別手段における最大・最小値検出回路の
構成例を示す図、第５図は画像処理の画素領域の概念を
示す図、第６図は実施例装置の処理動作タイミングを示
す図、第７図は識別手段における平均値算出回路の構成
例を示す図、第８図は写真部分を２値化する為の第２の
閾値としてのデイザ拳パターンの例を示す図である。そ
して第９図は処理対象となる文書画像の例を示す図で、
第１０図は第９図に示す処理対象画像の典型的な画像信
号の濃度レベルを示す図である。 ■・・・ラインバッファ、２・・・識別手段、３・・・
第１の閾値発生手段（メモリ）、４・・・第２の閾値発
生手段（メモリ）、５・・・セレクタ、６・・・比較器
（２値化回路）、８・・・動的閾値算出回路、２１・・
・最大・最小値検出回路、２２・・・減算器、２３・・
・平均値算出回路、２４・・・論理判定回路、２４ａ、
２４ｂ、２４ｃ・・・比較回路、２４ｄ・・・デコーダ
。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第１　図 ３２図 ｔｓ３図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 処理対象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像
   情報から上記注目画素に関する画像としての複数種の特
   徴情報を抽出する特徴抽出部と、この特徴抽出部で求め
   られた複数種の特徴情報をそれぞれ所定の閾値で弁別し
   、これらの弁別結果を論理判定して前記注目画素が構成
   する画像の種別を判定する論理判定部と、この論理判定
   結果に従って前記注目画素の画像情報を２値化する為の
   閾値を設定する手段とを具備したことを特徴とする画像
   処理装置。