JPH02109465A - 画像処理装置および多値画像推定方法 - 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、疑似階調表現された画像情報の各画素の濃度
値を推定して、入力画像情報を多値画像に変換する画像
処理装置および多値画像推定方法に関する。

（従来の技術） 従来より走査線密度の異なるファクシミリ間または文章
画像処理機器間で通信を可能とするために、対象画像に
対して各種の線密度変換処理が行なわれている。このよ
うな線密度変換処理としては、Ｓ２Ｏ法、論理和法（情
報処理学会論文誌ＰＰ９２０〜９２５　、１９８５−９
　、投影法（画像電子学会誌１１−２　ＰＰＴ２−８３
　１９８２）等が知られている。

一方、近年、文書画像処理機器を中心としてデイザ法、
誤差拡散法等の疑似階調表現方式が頻繁に用いられるよ
うになり、疑似階調表現された画像情報についても上記
ｔＩｊＡ密度変換処理を行なう必要性が生じてきた。

しかし、上述した線密度変換処理が対象としている画像
は、単純２値化画像および多値画像であり、デイザ画像
のような疑似階調画像に対して前記線密度変換処理を行
なうと、当該画像の階調情報や精細感が失われ、更に線
密度変換の変倍率によってはモアレが発生し、画質が大
幅に劣化するという問題があった。

そこで、デイザ処理を施した画像に対して所定の処理に
より中間調画像を復元した後、この中間調画像に対して
線密度変換処理を行なう方式も提案されている（特開昭
６２−１１４３７７号）。

しかし、この処理では、中間調画像を復元する際に参照
する領域のサイズが小さいと、完全にデイザ画像の持つ
周期成分を除去した中間調画像を復元することが出来ず
、モアレの発生を防ぐことができなかった。また、参照
する領域のサイズが大きいと、デイザ画像の特長である
精細感が損われるという問題があった。

（発明が解決しようとする課題） 上記の如く、従来の画像処理方法においては、例えば、
デイザ画像のように疑似階調表現された画像情報に対し
て線密度変換した場合、階調性や鮮鋭感が損われたり、
モアレが生じる等の問題があった。

そこで本発明は、疑似階調画像の階調性および鮮鋭さを
保ちつつ疑似階調画像から多値画像を推定する画像処理
装置および多値画像推定方法を提供することを目的とす
る。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） 本発明は上記課題を解決するために、疑似階調表現され
た画像情報を入力し、この画像情報の各注目画素につい
て、それを含む周辺画素領域内の画点の分散を示す識別
信号を出力する画像識別手段と、上記識別信号に基づい
て上記注目画素に対する参照領域の開口サイズを決定し
、この参照領域内の画像情報に基づいて前記注目画素の
濃度値を推定し出力する平滑化処理手段とを備えるよう
にした。

また、本発明は前記平滑化処理手段か、ら出力される濃
度値に基づいて、前記画像情報を線密度変換する手段を
更に備えるようにしても良い。

（作用） 第１の発明では、入力画像から多値画像を推定するに際
し、画像識別手段は入力画像情報の注目画素の周辺画素
領域の画点の分散を調べ、画素領域内の画点の分散が大
きい場合、即ち濃度変化が緩やかな場合には参照領域の
開口サイズを大きく設定し、前記周辺画素領域内の画点
が一部に集中している場合、即ち線図形やエツジ部分の
ように濃度変化が急峻な場合には参照領域の開口サイズ
を小さく設定する。このため、例えばデイザ画像の場合
、デイザの持つ周期性が現われる部分では大きな開口サ
イズを参照するので、デイザの周期成分が除去され、モ
アレの発生を防止できると共に、階調を良好に再現でき
る。また、文字、線図形の部分などでは、小さな開口サ
イズで参照するので精細感を損ねることなく、濃度値を
正しく推定できる。

また、更に上記のように推定された多値画像に対し、線
密度変換することにより、疑似階調表現された入力画像
情報の階調性や精細感をそのまま保持した変倍画像が得
られる。

（実施ｆＩｌ） 以下、図面を参照しながら本発明の実施例について説明
する。

第１図は本発明の一実施例に係る画像処理装置の構成を
示すブロック図である。画像処理装置１０は、画像入力
インターフェース１と、Ｎラインメモリ２と、画像識別
回路３と、平滑処理回路４と、線密度変換処理回路５と
、デイザ化処理装置６とから構成されている。画像人力
インターフェース１は外部から伝送路７を介して入力し
た疑似階調表現された２値画像データをＮラインメモリ
２に送出する。Ｎラインメモリ２は入力インク−フェー
ス１を介して入力した２値画像データＳをＮライン分格
納し、注目画素を中心とする多値画像推定に必要な数画
素を画像識別処理回路３及び毛屑処理回路４にパラレル
に出力する。画像識別処理回路３は識別テーブルを備え
、Ｎラインメモリ２から受けた２値画像データに基づい
て画像内の各注目画素がどのような種類の画像に含まれ
ているか、即ちデイザ画像に近いか文字に近いかを数段
階に亙って判定し、この判定結果である画像識別信号Ｓ
Ｗを平滑処理回路４に出力する。平滑処理回路４はＮラ
インメモリ２が送出した参照領域の画像データを上記画
像識別回路３から送出された画像識別信号ＳＷに基づく
開口サイズで平滑処理し、注目画素の濃度値の推定結果
である多値画像データＳＧを出力する。線密度変換処理
回路５は平滑処理回路４から出力された多値画像データ
ＳＧに対して綿密度変換を行なう。デイザ化処理装置６
は線密度変換処理回路５から人力された線密度変換後の
多値画像データに基づいてデイザ画像を作成する。

以上のように構成された画像処理装置１０において、い
ま、伝送路７を介して２値画像データＳが画像インター
フェース１に入力されると、この２値画像データＳは、
Ｎラインメモリ２に順次格納される。Ｎラインメモリ２
は、例えば第２図に示すようにデータバス２１に、双方
向ドライバレジスタ２２と、画像メモリ２３と、シリア
ル・パラレル変換回路２４とを相互に接続して構成され
ている。画像メモリ２３は本実施例においては、８ライ
ン分の画像データを格納する容量を備えている。これら
各ラインに対応した記憶領域をり。

〜Ｌ７とすると、まず初めに画像メモリ２３はデータ画
像入力インターフェース１からデータバス２１を介して
シリアルに入力する２値画像データＳをＬｏに１ライン
分格納する。次のラインの１画点口の画像データが画像
メモリ２３に格納される際には、それに先立ち、画像メ
モリ２３のり。

に既に書込まれている前ラインの１画点口の画像データ
が読出され、双方向ドライバ・レジスタ２２に格納され
る。この双方向ドライバレジスタ２２に格納された画像
データはデータバス２１を介して画像メモリ２３の次の
ラインの記憶領域Ｌ１の１画点目に書込まれる。これと
同時に新たに入力された上記次のラインの１画点目のデ
ータはＬｏの１画点目に格納される。このような操作を
繰返すことにより画像メモリ２３が満杯になると、その
後は新たなラインの画像データが１ドツト入力される度
に、そのドツトと副走査方向に並ぶし。−Ｌ６に格納さ
れた７ビツトの画像データがデータバス２１上に読出さ
れ、新たに入力される１ビツトを加えた８ビツトのデー
タがＬｏ〜Ｌ７の対応する主走査方向位置に格納される
ことになる。

一方、シリアル・パラレル変換回路２４は、画像メモリ
２３に１ビツトの画像データが書込まれる度に、データ
バス２１上にある８ビツトの画像データを画像メモリ２
３への書込みと同期してシフトインする。シリアル・パ
ラレル変換回路２４は、８ビツトの画像データを入力す
ると、各ビットについて８ビツト、計８ライン×８ビッ
トー６４ビットのパラレルデータを出力する。

第３図は上記Ｎラインメモリ２のシリアル・パラレル変
換回路２４から出力される８ライン×８ビツトパラレル
の画像データを２次元的に示した図である。斜線で示す
（Ｘｏ、Ｙｏ）の画素を注目画素とすると、これを中心
とする３ライン×４ドツトの周辺画素領域Ｍの画像デー
タは、画像識別回路３に入力される。

画像識別回路３は例えば第４図に示すように、ＲＯＭ９
から成る。このＲＯＭ９の内容は、例えば第５図に示す
ような統計データに基づいて決定される。このグラフは
、２値画像データからなる複数枚の網点画と文字画とを
夫々サンプル画として用意し、これらサンプル画を３×
４の開口で走査したときに観測されるパターンの発生頻
度の累積値を大きい順又は小さい順に並べたグラフであ
る。このような統計データから、あるパターンが網点画
像の一部であるか文字画の一部であるかが推定できる。

そこで、３×４の全てのドツトパターンを１０のクラス
に分類し、分散の度合いが高いｌ！Ｉ点画である可能性
が高い）クラスから分散度合いが低い（文字画である可
能性が高い）クラスまでｓｗｏ−ｓｗ９の信号を対応さ
せてテーブル化している。ＲＯＭ９は、周辺画像領域Ｍ
のドツトパターンをアドレスとして入力すると、画像識
別１ｄ号ｓｗ、−５ｗ９をデータとして出力する。

また、第３図に示したＮラインメモリ２の８×８画素の
画像データは、平滑処理回路４にも入力されている。こ
の平滑処理回路４は、第６図に示すよ）に、ビット計数
回路４０ａ〜４０ｆと、加算器４１ａ、４１ｂと、割算
器４２ａ　〜４２ｄと、切換え器４３とから構成されて
いる。入力データ１１〜Ｉ７は、Ｎラインメモリ２から
の８×８画素の出力を次のように刊合わせたデータであ
る。

■２〜Ｉ７については、第７図（ａ）　〜（ｆ）の（々
ｋ・１応する画素を「＊」印で示しである。

１　：　（Ｙ、Ｘ）　−（０，０） ２　：　（Ｙ、Ｘ）　−（０，０）、（０，１）、（１
，，０）、（１，ｌ）＋３　＋　（Ｙ、Ｘ）　−（１，
−２）、（１，３）、（２，−２）、（２，３）＋４　
：　（ＬＸ）　−（−１，−１）、（−１，０）、（−
１，１）、（−１，２）、（ａ、−１）、（ｏ、０）、
（ｏ、１）、（ｏ、２）、（１，−＋、、）。

（１，０）、（１，１）、（１，２）、（２，−１，）
、（２，０）。

（２，１）、（２，２） ＋５　：　　（Ｙ、Ｘ）　　−（−３，−２）、（−３
，−１，）、（−３，０）、（−３，１）、（−３，２
）、（−３，３）、（−２−２）、（−２，−１）、　
（−２，０＞、　（−２，１＞、　（−２，２）、（−
２，３＞、（−１−２）（−１，３）、（０，−２）、
（０，３）１８　：　　（Ｙ、Ｘ）　　−（４，−３）
、（４，−２）、（４，−１）、（４，，０）。

（４，１）、（４，２）、（４，３）、（４，４）、（
−３，−３）。

（−３，４）、（−２，−３）、（−２，４）、（−１
，−３）、（−１，４＞、（０，−３）、（０，４，） １７：　　（Ｙ、Ｘ）−（１，−３）、（１，−２）、
（１，３）、（１，４）。

（２−３＞、（２−２）、（２，３）、（２，４）、（
３，−３）。

（３−２＞、（３，−１）、（３，０）、（３，１）、
（３，２）。

（３，３）、（３，４，） 平滑処理回路５は、上記入力データ■１〜Ｉ７に基づい
て、１×１画素（１１）、２×２画素（１２）、４×４
画素（＋４）、６×６画素（Ｊ３＋Ｉ４＋ｒ５）、８×
８画素１４＋１５＋１６＋１７）の５種類の開口サイズ
で、平滑処理を同時に行なう。このため、各ビット計数
回路４０ａ〜４０ｆは各入力データ１２〜■７に含まれ
る白又は黒の画点数を計数する。加算器４１ａは、１３
，１４．．１５のビット計数出力を加算し、６×６画素
の開口サイズにおけるビット計数結果を算出する。加算
器４１ｂは、１４，１５，１６゜１７のピント計数出力
を加算し、８×８画素の開口サイズにおけるビット計数
結果を算出する。除算器４２ａ〜４２ｄは、各サイズの
開口での推定濃度を求めるため、白又は黒の画点数を各
開口面Ａ数で割るための回路である。切換器４３は、こ
うして同時に求められた各開口サイズでの推定濃度１１
．Ｔａ−Ｔｄのうち１つを画像識別回路３が出力する画
像識別信号ｓｗｏ−ｓｗ９によって選択する。例えば、
画像識別信号ＳＷｏを画点分散大、ＳＷ９を画点集中大
とすると、ｓｗｏ側では開口サイズの大きな６×６又は
８×８画素による推定濃度を選択し、ＳＷ９側では開口
サイズの小さな１×１または２×２画素による推定濃度
を選択し、中間のＳＷ３〜ＳＷ５では、４×４の開口サ
イズよる推定濃度を選択する。これにより、デイザ画像
の部分では、開口を大きくし、文字画像の部分では開口
を小さくすることができ、人力画像のデイザ画像のデイ
ザ周期成分を除き、しかも精細な部分を再現した多値画
像推定が可能である。

このようにして、推定された多値画像ＳＧは、線密度変
換処理回路５で拡大または縮小され、更にデイザ化処理
回路６により再度多値化されて２値画像として出力され
る。

第８図は本発明の第２の実施例に係る画像処理装置を示
す図である。図中、第１図と同一部分には同一符号を付
し、詳細な説明は省略する。先の実施例では、Ｎライン
メモリ２を用いてオンライン・リアルタイムで画像処理
を行なったが、この実施例では、Ｎラインメモリ２に替
えて、２値画像ページメモリ５１を用い、バッチ処理を
行なう場合について示している。

２値画像ページメモリ５１は、伝送路７から入力インタ
ーフェース１を介して人力された２値画像データをペー
ジ単位で格納する。画像識別回路３および平滑処理回路
４は２値画像ページメモリ５１に記憶されている２値画
像データから前述の処理によって適切な開口サイズでの
多値画像を推定する。Ｎライン多値メモリ５２は上記平
滑処理回路４が推定した多値画像を順次Ｎライン分記憶
する。Ｎライン多値メモリ５２が記憶する画像のライン
数は、線密度変換回路５が拡大または縮小する際の変倍
率によって決定される。例えば、線密度変換回路５の変
倍率０．５の時には２ラインを１ラインに変換するため
、最低でも２ライン分の多値画像を記憶する必要がある
。線密度変換処理回路５で変倍処理された多値画像は、
デイザ化処理回路６でデイザ化され、２値画像ページメ
モリ５１に格納される。そして、変倍処理が全て終了後
、２値画像ページメモリ５１上に生成されたデイザ画像
は、出力インターフェース５３を介して外部に送出され
る。

第９図および第１０図は、本発明の第３の実施例に係る
画像処理装置を示す図である。この実施例は、先に示し
た第１．第２の実施例で使用された画像識別回路３のＲ
ＯＭの内容を変えずに、より広範囲の周辺画素領域を参
照して注目画素の含まれる画像の種類を精度よく判定す
るようにしたものである。ＲＯＭ９は第４図に示したＲ
ＯＭと同一の動作を行なう。このＲＯＭ９からの画像識
別信号ＳＷは、Ｎラインメモリ６１に例えば９ライン分
格納されている。Ｍビットレジスタ６２は、第１０図に
示すＡ〜１の９つの周辺画素領域に対応した画像識別信
号ＳＷのマトリクスをＮラインメモリ６１から読出し、
判定回路６３に出力する。

判定回路６３は第１０図に斜線で示す注目画点を含む領
域Ａから求めた識別信号と上記領域Ａの周辺の８つの領
域Ｂ−１から求めた画像識別信号ＳＷとを比較する。そ
して、領域Ａの画像識別信号と領域Ｂ〜■の画像識別信
号ＳＷとが一致した場合、領域Ａの画像識別信号ＳＷを
そのまま出力し、領域Ａの画像識別信号と領域Ｂ−Ｉの
画像識別信号ＳＷとが異なる場合、領域Ａ内の２値画像
は雑音を含んでいる可能性があるとして、領域Ａの周辺
の８つの領域Ｂ〜１の画像識別信号を参酌して注目画素
の画像識別信号を決定する。

この実施例によれば、ＲＯＭ９の容量を全く変えずに画
像の種類を判定する開口を広げることができ、入力画像
に含まれるノイズの影響による誤判定を防止できるとい
う効果がある。

第１１図および第１２図は本発明の第４の実施例に係る
画像処理装置を示す図である。本実施例はソフトウェア
によって多値画像の推定を行なう例である。ここで、使
用されるシステムは、第１１図に示すように、人力イン
ターフェース１と、画像メモリ５１と、ＣＰＵ７１と、
判定テーブル７２と、作業用のメモリ７３とをバス７４
を介して相互に接続して構成されている。

画像メモリ５１は、外部から入力した２値画像データＳ
を入力インターフェース１を介して記憶する。ＣＰＵ７
１は、画像メモリ５１に記憶された２値画像データから
以下の処理によって多値画像を推定する。以下、第１２
図のフロー図を参照してＣＰＵ５１の動作の説明をする
。

２値画像内の注目画点のＹアドレスおよびＸアドレスを
決定する（Ｓｔ、１および２）。そして、注目画点が属
する画像の種類を決定するための周辺画素領域の画点の
座標を決定しくＳｔ、３）、２値画像から上記座標の画
点情報を読出した後、これら画点情報を一次元に配列し
なおし、判定テーブル７２の配列アドレスとして入力し
、（Ｓｔ。

４）注目画点が属する画像の種類を求める。この判定テ
ーブル５２の出力は注目画点を含む参照領域の開口サイ
ズに対応している。従って、この開口サイズに基づいて
参照領域内として取出す各画点の座標を求める（Ｓｔ、
５）。２値画像内から上記座標の画点情報を読出し、上
記処理により読出した参照領域内の画点情報を加算し、
この加算結果を開口サイズ内の画点数で除算して注目画
点の濃度を推定する（Ｓｔ、６）。この推定結果をメモ
リ７３に書込み（Ｓｔ、７）、画像メモリ５１内に記憶
されている一画点の処理が終了する。

この処理を画像メモリ５１に記憶されている２値画像の
全画点に対して行なう（Ｓｔ、８．．９）。

ＣＰＵ７１により２値画像から多値画像を推定する処理
が終了した後、必要に応じてＣＰＵ７１で線密度変換処
理を行なうようにしても良い。

なお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、上記実施例では画像識別回路のＲＯＭテーブ
ルを２値化された文字画像および網点画像を用いて統計
的に作成したが、文字画像や濃淡画像からデイザ化処理
によって得た画像そのものを用いて画像識別テーブルを
作成してもよい。

また、参照領域の開口サイズも実施例に示したサイズ以
外に設定可能である。

また、カラー画像をＲ，Ｇ、Ｂ等の単色画像として人力
し、この入力画像に対して上述した処理を行なうことに
より、カラー画像に対応した画像処理も可能となる。

更に、本発明は、２値デイザに限らず、多値デイザの多
値画像推定にも適用可能であるし、又、：５差拡散法等
の他の疑似階調表現された画像にも適用可能である。

［発明の効果］ 上述したように、本発明によれば、注目画点の種類に応
じて参照領域の開口サイズを設定し、この参照領域内の
画像情報から当該注目画点の濃度を推定することができ
るので、疑似階調画像の階調性および鮮鋭さを保ちつつ
精度良く多値画像を推定可能な画像処理装置を提供でき
る。

【図面の簡単な説明】

第１図〜第７図は本発明の第１の実施例を示す図で、第
１図は画像処理装置の構成を示すブロック図、第２図は
Ｎラインメモリの構成を示すブロック図、第３図は周辺
画素領域を示す図、第４図は画像識別回路を構成するＲ
ＯＭを示すブロック図、第５図は同ＲＯＭの内容を決定
する統計データを示す図、第６図は平滑処理回路の構成
を示すブロック図、第７図（ａ）〜（ｆ）は平滑処理回
路に入力する画像データを示す図、第８図は第２の実施
例に係る画像処理装置の構成を示すブロック図、第９図
は第３の実施例に係る画像処理装置の要部の構成を示す
ブロック図、第１０図は同装置で２照される周辺画素領
域を示す図、第１１図は第４の実施例に係る画像処理装
置の構成を示すブロック図、第１２図は同装置の処理動
作を示す流れ図である。 １・・・画像入力インターフェース、２．６１・・・Ｎ
ラインメモリ、３・・・画像識別回路、４・・・平滑処
理回路、５・・・線密度変換処理回路、６・・・デイザ
化処理回路、７・・・伝送路、９・・・ＲＯＭ、１．０
，５０゜６０．７０・・・画像処理装置、２１．７４・
・・データバス、２２・・・双方向ドライバレジスタ、
２３・・・画像メモリ、２４・・・シリアル・パラレル
変換回路、４　ｔ）　ａ　〜４　Ｏｆ　・−・ビット計
数回路、４１ａ。 ４１ｂ・・・加算器、４２Ｂ〜４２ｄ・・・除算器、４
３切換器、５１・・・２値画像ページメモリ、５２・・
・Ｎライン多値メモリ、５３・・・出力インターフェー
ス、６２・・・Ｍビットシフトレジスタ、６３・・・判
定回路、７１・・・ＣＰＵ、７２・・・判定テーブル、
７３・・・メモリ。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第　２　図 第　３ 図 −−、−−Ｘ （ａ） （ｂ） 第７図 （Ｃ） □Ｘ （ｄ） 第７図 □Ｘ （ｅ） （ｆ） 第　７　図 第 図 弔 図 粥 図 第１１ 図 （ｓｔ （ｓｆ２） （ｓｆ３） （ｓｆ４） （ｓｔ、５） （ｓｆ、６） （ｓｔ、７） （ｓｔ、８　） （ｓｔ、９） 第 図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）疑似階調表現された画像情報を入力し、この画像
   情報の各注目画素について、それを含む周辺画素領域内
   の画点の分散を示す識別信号を出力する画像識別手段と
   、 上記識別信号に基づいて上記注目画素に対する参照領域
   の開口サイズを決定し、この参照領域内の画像情報に基
   づいて前記注目画素の濃度値を推定し出力する平滑化処
   理手段とを具備したことを特徴とする画像処理装置。
2. （２）前記平滑化処理手段から出力される濃度値に基づ
   いて、前記画像情報を線密度変換する手段を更に備えた
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. （３）疑似階調表現された画像情報から、この画像情報
   の各注目画素の濃度値を推定する多値画像推定方法にお
   いて、 前記注目画素を含む周辺画素領域内の画点の分散から前
   記注目画素に対する参照領域の開口サイズを決定し、こ
   の参照領域内の画像情報に基づいて前記注目画素の濃度
   値を推定することを特徴とする多値画像推定方法。