JPH0193869A - 画像データ処理装置 - 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】 ［産業上の利用分野］ この発明は、イメージスキャナで読み取られたイメージ
データを処理するイメージデータ処理装置に関する。

［発明のＪ！要］ この発ＩＪＩはパーソナルコンピュータ等において、イ
メージスキャナで読み取られたイメージデータの中から
孤立点を見い出し、それを消去することにより、本来読
み込むべきイメージデータ以外の不要なデータ（ダスト
データ）を取り除き美しいイメージデータを作成するこ
とができるようにしたものである。

［従来の技術］ 従来、イメージスキャナを備えたパーソナルコンピュー
タにおいては、イメージスキャナから写真やイラスト等
の画像を読み取ると、本来読み取るべさ画像以下の不要
なゴミや用紙の折れ目等のダストをも一緒に読み取って
しまう。

このような場合、第８図に示すようにＣＲＴ画面上に表
示されている処理メニュの中から“消去”の項目を選択
したのち消去範囲（図中鎖線で囲んだ部分）をマウス等
のポインティングデバイスを用いて指定することによっ
て当該範囲内のダストデータを消去するようにしていた
。

［発明が解決しようとする問題点］ しかしながら、消去範囲を１つずつ指定しながらダスト
データを消去してゆくことは、操作性が極めて悪く、し
かも誤って必要な部分まで消去してしまうおそれがあっ
た。

この発明の課題は、イメージデータの中からダストデー
タを消去する際、操作性を大幅に向上させることができ
ると共に、確実にダストデータのみを消去することがで
きるようにすることである。

［問題点を解決するための手段］ この発明の手段は次の通りである。

イメージ読取手段１（第１図の機１侶ブロック図を参照
、以下同じ）は、固体撮像素子としてのＣＯＤイメージ
センサ等である。

イメージデータ記憶手段２はイメージ読取手段ｌで読み
取られたイメージをドツト単位で記憶する。即ちドツト
パターンイメージバッファ等である。

孤立点判別手段３はイメージデータ記憶手段２に記憶さ
れているイメージデータのうち他のドツトの集合から孤
立しているドツトを判別する。即ち、着目ドツトの周辺
近傍にドツトの集合が有ればそのドツトは写真、イラス
ト等の本来のイメージデータとみなし、また無ければダ
ストデータとみなす。

消去手段４は孤立点判別手段３で孤立点と判別されたド
ツトをダストデータとみなしてそのドツトを消去する。

［作　用］ この発明の手段の作用は次の通りである。

いま、イメージ読取手段ｌから１画像分の写真、イラス
ト等を読み取ると、１画像分のイメージデータはドツト
パターンとしてイメージデータ記憶手段２に記憶される
。

そして、孤立点判別手段３は手動あるいは自動的に出力
されるダスト消去指令に応答してイメージデータ記憶手
段２内のイメージデータのうち孤立点を判別する。これ
によって判別された孤立点はダストデータとみなされ、
消去手段４によってそのドツトが消去される。

したがって、イメージデータの中から簡単かつ確実にダ
ストデータを消去することができ、美しいイメージデー
タの作成が可１克となる。

［実施例］ 以下、一実施例を第２図ないし第７図を参照しながら説
明する。なお、本実施例はパーソナルコンピュータに適
用した例を示している。

峻−虞 第２図はこのパーソナルコンピュータノ１１木的な構成
を示したブロック回路図である。このパーソナルコンピ
ュータの外部入力手段として本実施例においては、キー
ボード１１の他、ポインティングデバイスとしてのマウ
ス１２、ＣＯＤイメージセンサで構成されたイメージス
キャナ１３が設けられている。そして、キーボードｌｌ
、マウス１２からの入力情報は対応するキーボード制御
部１４、マウス制御部１５を介してＣＰＵ１６に取り込
まれる。

ＣＰＵ１６はキーボード１１から入力された文書データ
やキーボード１１あるいはマウス１２から入力されたカ
ーソル位置データ等をＣＲＴバッファ１７に書き込み、
ＣＲＴ　ａ制御部１８はＣＲＴバッファ１７内のデータ
をＣＲＴ表示装置７１９に送って表示させる。

また、ＣＰＵ１６はイメージ制御部２０に対して動作指
令を与え、イメージ制御部２０はイメージスキャナ１３
で読み取られたイメージデータをイメージバッファ２１
に書き込むと共に、イメージバッフアｚｌ内のデータを
ＣＲＴバッファ１７に送る。またＣＰＵ１６はダストイ
メージ除去部２２を動作させ、ダストイメージ除去部２
２はイメージバッファ２１内のイメージデータの中から
ダストデータを捜し出しそれを消去する。この場合、ダ
ストイメージ除去部２２はＣＰＵ１６内のｘ、ｙ、ｘ、
ｙレジスタ、ｃｎｔカウンタを用いると共に、ａ金的に
存在するダスト判別フィルタ（第３図参照）を用いてダ
スト消去処理を行う。

なお、ｘ、ｙ、Ｘ、Ｙレジスタはイメージバッファ２１
の座標位置を記憶し、Ｃｎｔカウンタはダスト消去処理
の処理回数を計数する。

上記ダスト判別フィルタＤＦは第３図に示す如く、中心
部に消去領域ＣＬ、その周囲に孤立点判定領域ＩＰを有
し、これらの債城ＣＬ、ＩＰは実際には存在せず、概念
的に特定された領域である。そして、上記消去領域ＣＬ
はｃｎｔカウンタの値ｒｃｎｔＪによって特定された横
Ｃｎｔドツト縦ｃｎｔドツトの正方領域で、この中に含
まれるドツトをダストデータとして消去する。また、消
去領域ＣＬはｃｎｔカウンタの値が「ｌ」、ｒ２Ｊ、「
３ノ・・・・・・のように更新される毎に変化する可変
領域である。また、上記孤立点判定領域ＩＰは消去領域
ＣＬの端からｃｏｎｓドツト幅分の環状領域で、この中
にドツトが含まれていない場合には消去領域ＣＬ内のド
ツトを孤立点として判定する。また、孤立点判定領域Ｉ
Ｐはｃｏｎｓドツト（定ａ）で特定される固定領域（不
変領域）で、本実施例においてはｃａｎｓドツトが３２
ドツト構成となっている。

肱−１ 先ず、ＣＲＴ表示装、１ｌ１９に表示されている処理メ
ニュ（第４図（Ａ）参照）の中から“イメージ読み込み
”の項目をキーボード１１あるいはマウス１２によって
選択する。第４図（Ａ）はマウスカーソルによって当該
項目を選択した場合を示している。

このようにして“イメージ読み込み”の項目を選択する
と、ＣＰＵ１６はイメージ制御部２０に動作指令を与え
る。すると、イメージ制御部２゜はイメージスキャナ１
３から読み取ったイメージデータを受は取ってイメージ
バッファ２１に書き込み、そして、そのイメージデータ
をＣＲＴバッファ１７に書き込む、なお、このようなイ
メージデータ読み込み処理によってＣＰＵ１６内のＣｎ
ｔカウンタはクリアされる。しかして。

ＣＲＴ制御部１８はＣＲＴバッファ１７内のイメージデ
ータをＣＲＴ表示装置１９に表示させる。第４図（Ｂ）
はこの時の表示状態を示し、その表示内容を視読し、本
来のイメージデータの他にダストデータが含まれている
ことを確認したら処理メニュから“消去”項目をキーボ
ード１工あるいはマウス１２によって選択する。すると
、ＣＰＵ１６はダストイメージ除去部２２に対して動作
指令を与え、ダストイメージ除去部２２は第５図のフロ
ーチャートにしたがってダスト消去処理を実行する。

先ず、イメージバッファ２１内の同一のイメージデータ
に対して何回目のダスト消去処理を行ったかを計数する
為のｃｎｔカウンタの値をプラスｒｌＪするインクリメ
ント処理を実行する（ステップＳ１）。

そして、イメージバッファ２Ｉの横方向の総ドツト数お
よび縦方向の総ドツト数からＣ０ｎ５ドツト　（３２ド
ツト）にｃｕｔ　ドツト　（最初は１ドツト）を加えた
値を夫々減算し、その値をＸ。

Ｙレジスタにセットする（ステップＳ２）、即ち、第６
図に示すように、イメージバッファ２１上をダスト判定
フィルタＤＦが横方向に左から右に動きながら１ドツト
ずつ上から下へ移動するものと仮定する。そして、ダス
ト判定フィルタＤＦの消去領域ＣＬが第６図に示す如く
、イメージバッファ２１の左上位置にあるときをスター
ト位置、右下位置にあるときをエンド位２とすると、Ｘ
、Ｙレジスタあ値はエンド位ｔにおいてダスト判定フィ
ルタＤＦの原点（孤立点判定領域の左上）のｘＹ座標と
なる。なお、イメージバッファ２１はイメージデータを
“Ｏｎ、′１”のビット配列で記憶し、第６図の円内は
その記憶状態を示している。

このようにしてダスト判定フィルタＤＦの原点に対する
エンド位ｌ座標を求めた後、Ｘレジスタにｒ−ｃｏｎｓ
ドツト　（−３２ドツト）」をセットする（ステップＳ
３）、即ち、スタート位置におけるダスト判定フィルタ
ＤＦの原点ｙ座標をＸレジスタにセットする。そして、
イメージバッファ２１のエンド位置までダスト消去処理
を終了したかを調べる為にＹレジスタの値とＸレジスタ
の値との比較を行なう（ステップＳ４）、いま、Ｘレジ
スタの値はスタート位置にあるので、ステップＳ５に進
み、Ｘレジスタにｒ−ｃａｎｓドツト」をセットする。

これによってスタート位置におけるダスト判定フィルタ
ＤＦの原点Ｘ座標がＸレジスタにセットされる。そして
、ステップＳ６に進み、イメージバッファ２１の横方向
１ライン分のダスト消去処理が終了したかを調べる為に
、Ｘレジスタの値とＸレジスタの値との比較を行なう。

いま、Ｘレジスタの値はスタート位置にあるので、ステ
ップＳ７に進む。

ここでは、ダスト判定フィルタＤＦの孤立点判定領域Ｉ
Ｐ内にドツトデータが存在しているか否かを調べる。そ
の結果、データが有れば（ステップＳ８）、消去領域Ｃ
Ｌ内のデータを他のドツトの集合から離れた孤立点とし
ないが、孤立点Ｉ定領域ＩＰ内にデータが無ければ消去
領域ＣＬ内のデータを孤立点としてＩ定する。即ち、第
７図はこの場合の判定状態を示し、第７図（Ａ）は前者
、第７図（Ｂ’）は後者の例を示している。いま、消去
領域ＣＬ内のデータが孤立点でないと゛１定された場合
には、ステップＳ９に進み、Ｘレジスタの値に「１ドツ
ト」加算し、ステップＳ６に戻る。また、孤立点として
判定された場合には、ステップＳＩＯに進み、消去領域
ＣＬ内のデータが全てクリアされる。この場合、消去領
域ＣＬの大きさは１×１ドツト、したがってＩＸＩドツ
ト大の孤立点がダストイメージとして消去される。

その後、Ｘレジスタの値にｃｎｔドツトとＣ０ｎ５ドツ
トを加えた値を加算し、その結果をＸレジスタにセット
する（ステップＳ　１１）　、即ち、この場合、孤立点
判定領域ＩＰ内にはデータが存在していないので、この
ような場合にはＸレジスタの値を「１ドツト」分更新す
るのではなく、　ｒｃｎｔ　ドツト＋ｃｏｎｓドツト」
分更新し、その後、ステップＳ６に戻る。

しかして、Ｌ述のようなダスト消去処理を横方向に１ラ
イン分絆了すると、ステップＳ６でそのことが検出され
、ステップＳ１２に進み、Ｘレジスタの値に「１ドツト
」を加算してのち、ステップＳ４に戻る。これによって
、ダスト判定フィルタＤＦが改行され、次ラインに対す
るダスト消去処理に移行する。

このようにしてダスト消去処理を１行ずつ実行してゆき
、そして、ダスト判定フィルタＤＦの原点ｙ座標がイメ
ージバッファ２１のエンド位数（Ｙ座標位ｌ）を超える
と、即ち、イメージバッファ２１の全望域に対するダス
ト消去処理が終ると、ステップＳ４でそのことが検出さ
れ、このフローから抜ける。

これによって、イメージバッファ２１内のデータは、イ
メージ制御部２０を介してＣＲＴバッファ１７に送られ
、ＣＲＴ制御部１８はＣＲＴ八ツ八ツエア１フ内−タを
ＣＲＴ表示装置１９に表示させる。第４図（Ｃ）は１回
目のダスト消去処理完了後の表示状ｆ８を示し、同図（
Ｂ）に示す大中小３種類の孤立点の中から１回目のタス
ト消去処理によってＩＸＩドツト大の孤立点がダストイ
メージとして消去されるが、それよりも大きい大中の孤
立点は消去されず、そのままイメージバッファ２１内に
残り、ＣＲＴ表示装置１９に表示される。

この状態において更にダスト消去処理を選択すると、再
び第５図に示すダスト消去処理が実行される。この場合
、２回目のダスト消去処理によってｃｎｔカウンタの値
がインクリメントされて「２ノとなる結果、ダスト判定
フィルタＤＦの消去領域ＣＬが２×２ドツトに拡大され
、２×２ドツト大の孤立点がダストとして取り扱われて
消去されるが、それよりも大きい孤立点はそのまま残る
（第４図（Ｄ）参照）。

次に、ダスト消去処理メニュの３＠Ｈの選択によってＣ
ｎｔカウンタの値が「３Ｊとなる結果、タスト判定フィ
ルタＤＦの消去領域ＣＬが３×３ドツトに拡大され、３
×３ドツト大の孤立点がダストとして取り扱われて消去
される。

以鋒、同様に、ダスト消去処理メニュが選択される毎に
徐々に大きな孤立点をダストして扱いその消去が行なわ
れる。

変形応用例 （１）上記実施例はダスト消去処理メニュが選択される
毎にダスト判定フィルタＤＦの消去領域ＣＬを徐々に太
きくしてＩＸＩドツト、２×２ドツト、３Ｘ３ドツト・
・・・・・の孤立点をダストとして取り扱うようにした
が、最初から例えば、５×５ドツト以下等の孤立点全て
をダストとして消去するようにしてもよい。

（２）この発明はパーソナルコンピュータに限らず、イ
メージ読取装置付ワードプロセッサ等にも適用可能であ
る。

［発明の効果コ このＵ　ＩＪＩは、イメージデータの中からダストイメ
ージを消去する場合、その操作性が著しく向−１ニし、
また、誤って必要な部分までも消去してしまうことがな
く、簡単かつ確実にダストイメージを消去することがで
きる等の効果を有する。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の機部ブロック図、第２図〜第７図は
一実施例を示し、第２図はこの発明を適用したパーソナ
ルコンピュータのブロック回路図、第３図はＪ！念的に
存在するダスト判定フィルタを説明する為の図、第４図
はダストイメージが消去されてゆく過程を示す表示状１
８図、第５図はダスト消去処理を示したフローチャート
、第６図はダスト判定フィルタが概念的にイメージバフ
ァァ上を移動する際の移動範囲を示す図、第７図はダス
ト判定フィルタの判定状態を説明する為の具体例を示し
た図、第８図は従来例を説明する為の図である。 １３・・・・・・イメージスキャナ、１６・・・・・・
ＣＰＵ、２０・・・・・・イメージ制御部、２１・・・
・・・イメージバッファ、２２・・・・・・ダストイメ
ージ除去部。 特許出願人　　カシオ計ｎ機株式会社 ′春 第１図 第３図 第４図 ５ｒスト遵１：ズじ士！

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 イメージ読取手段と、 このイメージ読取手段で読み取られたイメージをドット
   単位で記憶するイメージデータ記憶手段と、 このイメージデータ記憶手段に記憶されているイメージ
   データのうち他のドットの集合から孤立しているドット
   を判別する孤立点判別手段と、この判別手段で孤立点と
   判別されたドットを消去する消去手段と、 を具備したことを特徴とするイメージデータ処理装置。