JPH02113378A - 領域分離装置 - 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］ 複写機やファクシミリなどにおいて、網点で表現した写
真や絵などの網点画と文字などの線画とが混在している
画像を再生する場合、再生画像の品質を向上するために
網点写真などの網点領域に対してはモアレ除去の処理を
、また文字などの線画領域に対しては鮮鋭化処理などを
行なうことが望ましい。また、このような網点画と線画
の混在している画像を伝送する場合においても、データ
圧縮率の向上などを図るためにそれぞれの画像領域の特
性に応じた処理を行った後で符号化処理などを施すこと
が望ましい。

本発明は、上記した種々の画像処理を行なう際に画像中
の網点領域と線画領域とを自動的に判定して分離するた
めの網点領域分離方式に関する。

〔従来の技術〕

網点画と線画の混在する画像中から網点領域を分離する
ための一方法として、上野の提案による方法がある（上
野：゛°網点写真のドツトプリンタによる再現”沖電気
研究開発第１３２号Ｖｏ１．５３に４参照）。

この方法は、第８図にその処理の流れを示すように、ラ
スクスキャンにより原画の画像データをディジタル多階
調信号として取り出し、ラスク上で前後に隣接する画素
間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を作り、この
差分信号から下記（ｉ）〜（ｉｉｉ　）のいずれかの条
件を満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点とし
て第９図（ａ）（ｂ）のように検出する。

（ｉ）差分の符号が前後で変わったときの画素（第９図
（ａ））を極点とする。

（ｉｉ）差分が零の前後で差分値の符号が変わったとき
の画素（第９図（ｂ））を極点とする。

（ｉｉｉ）前の極点との間隔が予め定めた閾値Ｌｔｈ。

となったときの画素（図示なし）を極点とする。

上記のようにして得られた極点情報に基づき、下記（ｉ
ｖ）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点領域と判定
する。

（ｉｖ）極点間の区間長Ｌ（ｉ）が予め定めた閾値Ｌｔ
ｈ＋　とＬい２の範囲内にあるとき。すなわち Ｌ　ｔｈ＋　＜　Ｌ　（ｉ）　＜　Ｌい２（ｖ）現位置
の区間長Ｌ（ｉ）とその１つ前の区間長Ｌ　（ｉ−１）
との差が予め定めた闇値Ｌ　Ｌｈｆｆ内にあるとき。す
なわち Ｌ　（ｉ）　　　Ｌ　（ｉ−１）　　≦Ｌ　ｔｈ３そし
て、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出力を線
画に対応した信号か、網点に対応した信号にする。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来方法は、網点領域には濃度レベルの山と谷の極
点が規則的に現れることを前捉として画像中から網点を
分離するものであるが、一般に網点部以外の文字部や連
続階調写真部にも多（の極点が存在するため、上記方法
によるときは十分に高い分離率を望めないという問題が
あった。また、ラスクスキャンラインに沿った一次元的
な判定処理によって網点領域の検出を行っているため、
網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高い網点部
、原稿が回転するなどしてスクリーン角が水平方向から
ずれた網点部などにおいては極点間の区間長Ｌ　（ｉ）
が長くなってしまい、文字部との分離が困難になるとい
う問題もあった。

本出願人はこれらの問題を解決するために、先に、画像
中の各画素の山または谷の極点検出および該検出された
各極点が網点領域に属するか否かの網点検出を局所的な
二次元の極点検出パターンと網点検出パターンを用いて
行うようにした網点領域分離方式について出願した。し
かし、この先願発明でも次のような問題が残されていた
。

すなわち、−触に網点には粗いものでは６５線から細か
いものでは２００線まで数多くの種類があるが、これら
すべての網点について同一画素サイズのマトリックスを
用いて極点検出を行った場合、例えば４００ドツト／イ
ンチで画像を読み込んで３×３画素サイズのマトリック
スにより極点の検出を行うと、２００線などの高線数の
網点ては、網点部の頂部が第１０図（ａ）に示すように
１画素サイズの鋭い円錐状になり、周囲画素との濃度差
から極点画素（ハツチングした画素）を抽出することが
できるが、６５線や８５線などの低線数の網点では、網
点部の頂部が第１０図（ｂ）に示すように複数画素から
なる台形状に形成されてしまい、周囲画素との濃度差を
用いて極点画素を抽出することができなかった。このた
め、網点部の網点率に応じて最適画素サイズのマトリッ
クスを選択しなければならないという問題があった。

本発明は、前述した従来方式における種々の問題を解決
することは勿論のこと、本出願人が先に出願した上記網
点領域分離方式における問題をも解決しようとするもの
である。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、上記問題を解決するために、ディジタル多階
調人力画像を所定の重み係数で平滑化し、この平滑化画
像と元のディジタル多階調入力画像の各画素点にＭ×Ｍ
画素からなるマトリックスをそれぞれ順次適用し、各画
像についてマトリックスの中心画素が濃度変化の山また
は谷を示す極点であるか否かを当該マトリックス内の周
囲画素との濃度関係から検出し、上記２つの画像の極点
検出結果の論理和による合成画像を作り、該合成画像に
ついてＮ×Ｎ画素（Ｎ＞Ｍ）からなるブロックを単位と
してブロック内の山を示す極点画素数と谷を示す極点画
素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側の極点画素を
当該ブロックの極点画素数とし、注目ブロックの極点画
素数とその周囲ブロックの極点画素数の関係から当該注
目ブロック内の所定の画素が網点領域に属するか否かを
判定するようにした。

〔作　用］ 一般に、網点写真などの網点部では極点が規則的に出現
するが、文字などの線画部では極点の出現に規則性がな
い。したがって、網点画とそれ以外の部分とが混在する
ディジタル多階調入力画像を平滑化処理することにより
、網点部以外の極点濃度は平均化されて小さくなる。こ
のため、網点部とそれ以外の部分との差がより大きくな
り、網点率の大小に拘らず網点部の極点検出を正確に行
い得る。

さらに、この平滑化した画像から得られた極点検出結果
と、元のディジタル多階調入力画像から得られた極点検
出結果の論理和を採ることにより合成画像を得ているの
で、網点部の極点画素数とそれ以外の部分の極点画素数
との差はさらに大きなものとなる。したがって、この合
成された画像の極点画素数を用いて入力画像の各画素が
網点領域に属するか否かを判定することにより、網点部
とそれ以外の部分とをより正確に分離できる。

〔実施例〕

第２図は本発明方式を適用して構成した網点領域分離装
置の実施例を示す。

なお、説明を簡単とするため、処理画像として白黒画像
を用いた場合を例にとって述べる。カラー画像に通用し
たい場合には、ＣＲＴ表示、印刷表示など、再生画像の
表示形式に応じてカラー原画をＲＧＢあるいはＹＭＣな
どの三原色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離
処理を行えばよい。

第２図において、入力画像信号部ｌは、網点写真などの
網点画と文字などの線画とが混在する原画像をラスクス
キャンして濃度レベルに対応した輝度信号からなるディ
ジタル多階調入力画像信号に変換し、少なくとも以後の
分離処理に必要なスキャンライン分、例えばＮＸ３スキ
ャンライン分（Ｎは後述する網点検出のためのＮ×Ｎ画
素からなる単位ブロックの画素サイズ）をラインメモリ
などに格納する回路である。

平滑化処理部２は、入力画像信号部１から送られてくる
ディジタル多階調入力画像信号に対して所定の重み係数
からなる平滑フィルターをかけ、画像の輝度レベルを平
均化する回路である。この平滑化フィルターとしては、
例えば、各画素の重み係数を１とした下記のような３×
３画素サイズのフィルターなどが採用される。

デイレ一部３は、入力画像信号部１から送られてくるデ
ィジタル多階調入力画像信号に上記平滑化処理部２の平
滑化処理に要する時間に等しいだけの遅延時間を与え、
平滑化画像との同期をとるための回路である。

極点検出部４，５は、上記平滑化処理部２から送られて
くる平滑化画像とデイレ一部３から送られてくる元のデ
ィジタル多階調入力画像の各画素に対してそれぞれ予め
定めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックス、例えば、第３
図（ａ）〜（Ｃ）に示す如き３×３画素サイズのマトリ
ックス（Ｍ＝３）、４×４画素サイズのマトリックス（
Ｍ＝４）あるいは５×５画素サイズのマトリックス（Ｍ
＝５）を順次適用し、当該マトリックスの中心画素ｍ。

が濃度変化の山または谷を示す極点であるか否かをその
周囲の画素ｍ、〜ｍ、との濃度関係から検出する回路で
ある。

網点領域検出部６は、上記極点検出部４，５で得られた
極点検出結果の論理和（ＯＲ）を採って合成画像を作成
し、この合成画像の極点画素情報に基づいてＮ×Ｎ画素
（但し、Ｎ＞Ｍ）からなるブロックＢ、例えば、第５図
に示すような９×９画素サイズ（Ｎ＝９）からなるブロ
ックＢを単位として画像を分割し、各ブロックごとに山
を示す極点画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計数
し、計数値の大きい側の極点画素数を当該ブロックの極
点画素数として決定した後、第６図に示す注目ブロック
Ｂ０の極点画素数Ｐ。と、これを囲む上下左右斜めの各
周囲ブロックＢ、〜ＢＩｌの各極点画素数Ｐとの関係か
ら当該注目ブロックＢ０の中心画素ｎｏ　　（第５図参
照）、あるいは当該ブロックＢ０内の全ての画素ｎ０〜
ｎ８゜が鋼点領域に属するか否かを判定する回路である
。

領域判定信号出力部７は、上記網点領域検出部６の検出
結果に基づき各画素が網点部であるか、または線画部で
あるかの判定信号を出力する回路である。

上記極点検出部４，５における濃度変化の山または谷を
与える極点画素の検出条件としては、下記（Ｉ）（ＩＩ
）をＡＮＤ条件とする二次元的な極点検出パターンが採
用される。

（Ｉ）Ｍ×Ｍ画素のマトリックス内において、中心画素
ｍ０の濃度レベルがその周囲の他の画素ｍ１〜ｍ、の濃
度レベルに比べて最大か、または最小であるとき。すな
わち ｍｏ＞ｍ１〜ｍｌ または ｍｏ＜ｍ、〜ｍ１ 前述したように、一般には文字部にも網点同様の極点が
数多く存在するため、上記条件（１）だＤＪでは網点部
の極点だけを検出することは難しい。

そこで、次の条件（ＩＩ）を極点検出のＡＮＤ条件とす
る。

（Ｉｆ）第４図（ａ）〜（Ｃ）に示すように、Ｍ×Ｍ画
素のマトリックス内において、中心画素ｍ０の濃度レベ
ルと、矢印線で示すように該中心画素ｍｏを通り、特定
の方向につながる各画素ｍ。

〜ｍ、との間のそれぞれの濃度差Δｍの絶対値が所定の
闇値Δｍｙ１１以上であるとき。すなわち ６ｍ　　〉Δｍｍアイ また、上記網点領域検出部６における網点領域の検出条
件としては、下記（ＩＩＩ　ａ）（Ｉ　ｂ）（ＩＶ　ａ
）（ＩＶｂ）のいずれかの二次元的な網点検出パターン
がその再生目的に応じて採用される。

（Ｉ［Ｉａ）第６図に示すように、注目ブロックＢ０と
周囲ブロックＢ、〜Ｂ８において、極点画素数Ｐが所定
の闇値ＰＴＨ以上であるブロックの数ΣＢが所定の閾値
８７８以上あるときに、当該注目ブロックＢ０の中心画
素ｎ０（第５図参照）を網点部とする。すなわち［Ｐ＞
Ｐ丁、のブロックの数ΣＢ］〉ＢＴ）Ｉ（ＩＩＩｂ）注
目ブロックＢ０と周囲ブロックＢ＋〜Ｂ、において、注
目ブロックＢ０と各周囲ブロックＢ１〜Ｂ８との間の極
点画素数の差ΔＰの絶対値の総和Σ１ΔＰ１が所定の閾
値ΔＰＴ）Ｉ以下であるときに、当該注目ブロックＢ０
内の中心画素ｎ０を網点部とする。すなわち Σ１ΔＰ１〈ΔＰＴＩＩ （ＩＶａ）注目ブロックＢ０と周囲ブロックＢ１〜Ｂ８
において、極点画素数Ｐが所定の闇値ＰＴＨ以上である
ブロックの数ΣＢが所定の閾値８７８以上であるときに
、当該注目ブロックＢ０内のすべての画素ｎ０〜ｎ８゜
（第５図参照）を網点部とする。

（ＩＶ　ｂ　）注目ブロックＢ０と周囲ブロック８１〜
Ｂ８において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロックＢ、
〜Ｂ８との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和が所
定の閾値ΔＰＴｌ＋以下であるときに、当該注目ブロッ
クＢ０内のすべての画素ｎ。−ｎｅｏを網点部とする。

進んで、上記構成になる実施例の動作を第１図のフロー
チャートを参照して説明する。なお、網点領域検出部６
における網点領域の検出条件としては上記（Ｉ［Ｉａ）
の条件を用いるものとする。また、入力画像は網点部と
線画部とからなり、連続階調写真などの連続階調部を含
まないものとする。

入力画像信号部１は原画像をラスクスキャンして輝度信
号からなるディジタル多階調入力画像信号に変換し、こ
の画像信号を後の網点分離処理に必要なＮＸ３スキヤン
ライン分格納する（ステップ［１］）。例えば、第５図
に示すように、Ｎ×Ｎ画素のブロックＢの画素サイズと
してＮ＝９を採用した場合には、ＮＸ３＝９Ｘ３＝２７
スキヤンライン分の画像データが格納される。

極点検出部４と５は、平滑化処理部２から出力される平
滑化画像とデイレ一部３から出力される元のディジタル
多階調入力画像の各画素に対してそれぞれ第３図（ａ）
に示す３×３画素からなるマトリックスを順次適用し、
上記極点検出条件（１）および（ＩＩ）に基づいて当該
マトリックスの中心画素ｍ０が濃度変化の極点であるか
否かをＮＸ３スキヤンラインの全画素について判定する
（ステップ［４］　　［５］）。

上記ステップ［４］　　［５］において平滑化画像と元
のディジタル多階調入力画像のすべての画素についてそ
れぞれ極点検出が終了すると、処理はそれぞれステップ
［６］へ移行し、網点領域検出部６は上記平滑化処理部
２で得られた平滑化画像の極点画素数と、デイレ一部３
で得られた元のディジタル多階調入力画像の極点画素数
との論理和を採り、合成画像を作る（ステップ［６］）
。

そして、ステップ［７］〜［１１］において、該合成画
像に対して上記した網点検出条件（ＩＩＩａ）を適用し
、合成画像中の各画素が網点部であるか否かを検出する
。

すなわち、先ずステップ［７コにおいて、合成画像を第
５図に示す９×９画素サイズのブロックＢを単位として
分割し、各ブロックごとに山を与える極点画素数と谷を
与える極点画素数を計数し、いずれか計数値の大きい側
の極点画素数をそのブロックの極点画素数Ｐとして設定
する。

次いで、ステップ［８１において、第６図に示す注目ブ
ロックＢ０とその周囲のブロックＢ、〜Ｂ８について極
点画素数Ｐが所定の閾値２７１以上であるブロックの数
ΣＢを求め、ステップ［９］においてそのブロック数Σ
Ｂが所定の閾値ＢＴＨ以上であるか否かを判定する。

上記ステップ［９］において、ブロック数ΣＢが閾値Ｂ
ＴＨよりも大きいときは、当該注目ブロックＢ。の中心
画素ｎｏ　　（第５図参照）を網点部であると判定し、
ステップ［１０］へ移行する。他方、ブロック数ΣＢが
闇値ＢＴＨよりも小さいときは、当該注目ブロックＢ０
の中心画素ｎｏ　　（第５図参照）は網点部でないと判
定し、ステップ［１１］へ移行する。

網点領域検出部６から上記網点の検出結果を受けた領域
判定信号出力部７は、その判定結果に従って当該中心画
素ｎ０が網点部であるか否かの判定信号を出力する（ス
テップ［１０１［１１］）。

上記のようにして、網点の分離処理を入力画像の全画素
についてＮＸ３スキヤンラインごとに繰り返し実行しく
ステップ［１２］　　［１３］）、入力画像のすべての
画素を網点部と線画部とに領域分離する。

なお、上記実施例は、極点検出パターンを与えるＭ×Ｍ
画素のマトリックスとして３×３画素サイズのものを用
い、また網点検出パターンを与えるＮ×Ｎ画素のブロッ
クＢとして９×９画素サイズのものをそれぞれ用いたが
、この画素サイズＭおよびＮの値はＮ＞Ｍの関係を保ち
ながら任意に採用し得ることは勿論である。

また、上記実施例は、原画像が網点写真などの網点部と
文字などの線画部で構成されている場合を例にとって述
べたが、実際には原画像中に連続階調写真や絵などの連
続階調部が混在する場合がある。このような場合には、
先ず入力画像信号を微分し、そのエツジ密度から連続階
調部を除去（例えば特開昭５８−１１５９７５号参照）
した後、本発明方式を適用すればよい。このようにする
ことにより、網点部、線画部、連続階調部の王者の分離
も可能となる。

第７図は上述した実施例の網点領域分離装置を用いて構
成した複写機の例を示すもので、図中、符号８で示され
るブロック部分が第２図に示した網点領域分離装置であ
る。第７図中、９は文字領域処理用の鮮鋭処理回路、１
０は文字などの鮮明化のための解像度を重視したＢａｙ
ｅｒ型のデイザ処理回路、１１は網点領域処理用の平滑
処理回路、１２は網点写真などの中間調を出すための階
調性を重視したうずまき型のデイザ処理回路、１３は領
域分離装置８からの網点判定信号を受けてデイザ処理回
路１０または１２のいずれかの画像信号を選択する画像
信号選択回路である。

入力した画像信号は網点領域分離装置８において各画素
につきそれぞれ網点部に属するか否か判定され、その判
定結果が画像信号選択回路１３に送られる。画像信号選
択回路１３は、該判定信号が網点領域信号でない場合に
はデイザ処理回路１Ｏ側の画像信号を選択して出力し、
また判定信号が網点領域信号である場合にはデイザ処理
回路１２側の画像信号を選択して出力する。

この結果、線画領域ではデイザ処理回路１０で鮮明処理
された文字などの画像信号が選択出力され、また網点領
域ではデイザ処理回路１２で擬似中間調処理された網点
写真などの画像信号が選択出力される。したがって、画
像信号選択回路１３から出力される画像信号に必要な処
理を施した後複写再生すれば、文字などの線画部は鮮明
化され、しかも網点写真などの網点部は自然な惑しに擬
似中間調処理された高品質の２値画像が得られる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、局所的な二次元の極点検出パターンを
用い、ディジタル多階調入力画像とこの入力画像を平滑
化した画像とからそれぞれ極点の検出を行い、この２つ
の極点検出結果の論理和を採ることにより合成画像を求
め、この合成画像を基に、局所的な二次元の網点検出パ
ターンを用いて網点部を検出するようにしたので、網点
率の大小に拘らず同一画素サイズの極点検出パターンを
用いて極点検出を行うことができるようになり、より正
確かつ容易に網点の分離を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例の動作のフローチャート、 第２図は本発明の実施例を示す図、 第３図は本発明に用いるＭ×Ｍ画素からなるマトリック
スの例を示す図、 第４図は上記マトリックスの画素比較方向を示す図、 第５図はＮ×Ｎ画素からなるブロックの例を示す図、 第６図は注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図、 第７図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す図
、 第８図は従来方式の説明図、 第９図は従来方式による極点検出の例を説明する図、 第１０図は先出願の網点領域分離方式による極点検出の
例を示す図である。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ディジタル多階調入力画像を所定の重み係数で平滑化し
   、 この平滑化画像と元のディジタル多階調入力画像の各画
   素点にＭ×Ｍ画素からなるマトリックスをそれぞれ順次
   適用し、各画像についてマトリックスの中心画素が濃度
   変化の山または谷を示す極点であるか否かを当該マトリ
   ックス内の周囲画素との濃度関係から検出し、 上記２つの画像の極点検出結果の論理和による合成画像
   を作り、 該合成画像についてＮ×Ｎ画素（Ｎ＞Ｍ）からなるブロ
   ックを単位としてブロック内の山を示す極点画素数と谷
   を示す極点画素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側
   の極点画素を当該ブロックの極点画素数とし、 注目ブロックの極点画素数とその周囲ブロックの極点画
   素数の関係から当該注目ブロック内の所定の画素が網点
   領域に属するか否かを判定することを特徴とする網点領
   域分離方式。