JPH02113669A - 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１」的］ （産業上の利用分野） この発明は、例えば文字部と写真部が混在した文書画像
を対象として文字部の解像度と写真領域の階調性を同時
に満足する画像処理装置に係わり、特に、かすれた文字
部である低コントラストの文字部における文字の解像度
を向上する画像処理装置に関する。

（従来の技術） 従来、文字部の解像度と、写真部の階調性を同時に満足
する方式として、画１象平面内の局所領域で画像濃度（
ここでは、例えば読取手段で読取った画像信号レベルを
意味し、一般に用いる“濃度“とは相違する。以下、特
に断わりのない限り濃度をこの意味とする）の最大濃度
差（ΔＤｍａｘ）を求め、この値と判定閾値（Ｔ　ｈ　
）とを比較することにより、文字、線画像の領域と写真
画像の領域に分離し、各画像領域の特徴に応じて２値化
処理を切換える方式が提案されている（例えば特開昭５
８−３３７４）。

しかしながら、上記方式では、かすれた文字部である低
コントラストの文字部においては、最大濃度差が判定閾
値（Ｔｈ）より小さいため、その部分か写真領域と判定
され、文字部の解像度か著［７く損われるといった欠点
を有していた。

例えば、第８図に示す如く、原稿Ｐがコントラストのあ
る文字、線画像（以下、単に文字、線画像と略称する）
の領域（Ａ）、濃度変化かなだらかな写真画像（以下、
単に写真画像と略称する）の領域（Ｂ）、かすれた文字
部である低コントラスト 合、」二層原稿Ｐの各領域における画像情報の典型的な
信号レベルは、第９図に示すようになる。

いま、画像濃度のダイナミックレンジを８ピツ）（０−
２５５：１６進法（　ｈ　ｅ　ｘ　）では０〜ｆｆ）と
すると、画像甲面内の所定範囲内（例えば（４Ｘ４）の
計１６画素の範囲）で最大濃度差（ΔＤ　ｍａｘ）を求
めると、それぞれ（Ａ）はΔＤｍａｘ　＝ｄ　ｄ〜ｆ　
ｆ　（ｈ　ｅ　ｘ）　　（Ｂ）はΔＤＩｌｌａｘ　＝　
１　０−４　０　（ｈ　ｅ　ｘ）　　（Ｃ）はΔＤｍａ
ｘ　＝　１　０　〜４　０　（ｈ　ｅ　ｘ）となる。

したかって、判定閾値を８０　（ｈ　ｅ　ｘ）として、
以下の判定条件で各画像領域を識別すると、ΔＤｍａｘ
＞Ｔｈ　　　　　　　・・・文字部ΔＤ　ｍａｘ≦Ｔ　
ｈ　　　　　　　・・・写真部となり、（Ａ）領域は文
字部として識別され、（Ｂ）（Ｃ）領域は写真部と識別
される。この結果、（Ａ）領域では固定閾値による単純
２値化処理を行い、（Ｂ）（Ｃ）領域ではデイサ処理を
行うため、（Ａ）領域と（Ｂ）領域は、それぞれ文字の
解像度と写真の階調性を満足した結果となるか、（Ｃ）
領域に関しては、誤判定の結果、階調性を保存した処理
を行うため、文字の解像度が著しく損われていた。

また、（Ｃ）領域を正確に識別するために、判定閾値を
３０　（ｈｅｘ）　、あるいは１０（ｈｅｘ）と小さい
値にすることも可能であるが、この場合は（Ｂ）領域が
文字部と判定されるため、階調性が保存されない写真画
像となってＩ７まう。

したがって、従来の方式では、文字、線画像の（Ａ）領
域、写真画像の（Ｂ）領域、低コントラストの文字部（
Ｃ）領域からなる画像に対しては、「Ｅ確な画像領域の
分離を行うことかできないため、文γ領域の解像度と写
真領域の階調性を同時に満足することかできないという
欠点を有していた。

これを解決する手段として、濃度の低い低コントラスト た領域内では局所領域での最大濃度差は小さいが、平均
濃度等も比較的小さいといった特徴を利用した処理方法
かある。この処理においては、所定範囲の平均濃度等を
求め、この値により所定範囲内での最大濃度差を規格化
することにより、低コントラスト ことかでき、低コントラストな文字画素を識別すること
かできる。この平均濃度等で規格化した規格化特徴量を
用いて識別を行うと、第１０図に示した文字部のエツジ
の立上がりで背景部分を多く含んた領域は、平均濃度か
低いため、規格化特徴量の値は、最大濃度差を特徴量と
した場合に比べて、相対的に大きくなる。このため、最
大濃度差で識別する場合と比べて文字画像の回りの青貝
画素を文字と１７で判定しやすくなる。ここで、２値化
閾値Ｔｈを ”Ｉ’ｈ＝　（Ｄｍａｘ　＋Ｄ＋ｎｉｎ　）　、／２　
−　（１）のように、局所領域内の最大濃度Ｄ　ｍａｘ
と最小濃度Ｄｍｉｎの平均値を用いて動的に変化さぜる
と、上記文字と判定した背景画素を含んた局所領域内に
おいては、最大濃度ＤＩＩｌａＸおよび最小濃度Ｄ　ｍ
ｉｎとも小さいため、２値化閾値Ｔｈも小さな値となる
。このため、背景画像の濃度が、ノイス等の影響で不均
一な場合、第１０図にＡて示１７たような、２値化閾値
Ｔｈよりも濃度が高い背景画素が現われる。この文字と
判定された背景画素で２値化閾値Ｔｈよりも濃度の高い
画素は、２値化により黒画素となってしまう。

このように、低コントラストの文字部を識別するために
、平均濃度等で規格化した最大濃度差を用いた場合、文
字のエツジ部で背景画素を多く含んだ領域か文字と判定
されやすくなる。この文字と判定された領域を、局所領
域内の最大濃度と最小濃度の平均値を用いて２値化閾値
を決定した場合、閾値の値か小さいため、背景の領域を
黒画素と誤判定し、その結果、文字部のエツジの外側に
原画にはない、第１１図に示すような黒枠がヰじるとい
う問題があった。また、この文字部のエツジの外側に黒
枠か生じないように、動的２値化の閾値を一律に高くす
ると、２値化した文字全体が細るとい−ノだ問題を有し
ていた。

（発明か解決しようとする課題） この発明は、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（象度および写真部に対する階調性を
同時に満足させなから２値化処理するに際し、文字部の
エツジの外側に原画にない黒枠か牛にたり、黒枠が生し
ないように２値化の閾値を一律に高く設定すると文字画
像全体か細くなるという課題を解決するものであり、そ
の１」的とするところは、コントラストか低い文字部が
含まれている画像情報であっても、文字については解像
度か良好で、写真部に対しては階調性が良好であり、さ
らに、文字部のエツジ外側に黒枠が生［７たり、文γ画
像か細くなることを防止することが可能な画像処理装置
を提供しようとするものである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） この発明は、上記課題を解決するために、画像情報を記
憶する第１の記憶手段と、この第１の記憶手段から読出
された処理対象画像における注ｌ」画素を含む所定範囲
内の画像情報から前記性１」画素に関する最大、最小濃
度を算出する第１の算出手段と、この第１の算出手段で
求めた最大、最小濃度から最大濃度差を算出する第２の
算出手段と、前記第１の記憶手段から読出された処理対
象画像における注１」画素を含む所定範囲内の画像情報
から前記注目画素に関する平均濃度を算出する第３の算
出手段と、この算出された平均濃度によって前記算出さ
れた最大濃度差を規格化し、前記注目画素に関する特徴
情報を算出する第４の算出手段と、この第４の算出手段
で求めた特徴情報を所定の閾値で弁別し、この弁別結果
から前記注目画素が構成する画像の種別を判定する判定
手段と、前記第１の算出手段によって求められた最大、
最小濃度から文字用閾値、および背景用閾値を算出する
第５の算出手段と、前記第３の算出手段から出力される
平均濃度に従って、前記第５の算出手段によって求めた
閾値を選択する第１の選択手段と、写真用の閾値か記憶
された第２の記憶手段と、前記判定手段の判定出力に応
じて前記第５の算出手段から出力される閾値、あるいは
前記第２の記憶手段に記憶された閾値を選択する第２の
選択手段と、この第２の選択手段によりて選択された閾
値によって前記第１の記憶手段に記憶された画像情報を
２値化する２値化手段とを設けている。

（作用） この発明は、第１乃至第４の算出手段によって、記憶手
段に記憶された画像情報のうち、注目画素を含む所定範
囲内の画像情報の最大濃度差を求めるとともに、同一範
囲内の画像情報の平均濃度を算出し、これらから最大濃
度差を平均濃度で規格化した特徴情報を求め、この特徴
情報を判定手段において、所定の閾値で弁別することに
より、注目画素が文字画素であるか、写真画素であるか
を判定している。［７たかって、平均濃度が低い低コン
トラストの文字部分を、確実に写真部分と分離すること
ができるものである。

また、第５の算出手段によって、注目画素を含む所定範
囲の画像情報の濃度に応じて文字用閾値、および背、米
用閾値を算出し、これら閾値を第１の選択手段において
、第３の算出手段で求めた平均濃度に応じて選択し、判
定手段によって処理対象画素が文字画素と判定された場
合、２値化手段において、この選択した閾値で文字画素
を２値化するようにしている。したかって、文字画像の
エツジ周辺に黒枠が生ずることを防止できるとともに、
文字画像全体が細くなることを防止できる。

（実施例） 以下、この発明の一実施例について図面を参照して説明
する。

第１図は、画像処理装置を示すものである。この画像処
理装置は、例えばイメージ・スキャナ等の読取装置によ
って読取った画像情報を、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。

先ず、この画像処理装置の構成について概略的に説明す
る。

ラインバッファ］ａ〜］ｄはこのような画像情報を一次
的に記憶するものであり、これらラインバッファ１ａ〜
］ｄは直列接続されている。これらラインバッファ１ａ
〜１ｄの各出力端は、識別部２に接続されている。この
識別部２は、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素の特徴情報を求めて画像種
別の識別処理を行うようになっている。したがって、４
つのラインバッファ１ａ〜１ｄが使用されている。

この識別部２は、最大・最小値検出回路２１、減算器２
２、平均値算出回路２３、判定回路２４、除算器２５に
よって構成されている。

即ち、前記最大・最小値検出回路２１は、入力端が前記
ラインバッファ１ａ〜コ−ｄの出力端にそれぞれ接続さ
れ、ラインバッファ１ａ〜１ｄから（ｊｔ、給される（
４Ｘ４）画素の局所領域における最大濃度値と、最小濃
度値とをそれぞれ求めるものである。

前記減算器２２は、最大・最小値検出回路２１において
求めた最大濃度値と最小濃度値との差を求め、その最大
濃度差を求めるものである。この減算器２２によって求
めた最大濃度差は、前記局所領域における画像の第１の
特徴情報として使用される。

また、前記平均値算出回路２３は、入力端か前記ライン
バッファ１ａ〜１ｄの出力端にそれぞれ接続され、ライ
ンバッファ１ａ〜１　ｄから読出した画像情報より、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で求めた平均濃度は、前記局所
領域における画像の第２の特徴情報として使用される。

さらに、前記除算器２５は、前記減算器２２の出力端お
よび前記平均値算出回路２３の出力端に接続され、前記
第１の特徴情報を前記第２の特徴情報で除算するもので
ある。この除算器２５で求められた、平均濃度で規格化
された最大濃度差は、画像情報の種別を識別する識別特
徴情報として用いられる。

前記判定回路２４は、前記除算器２５の出力端に一方入
力端が接続され、他方入力端に閾値Ｔｈｌが供給され、
上記規格化最大濃度差（識別特徴情報）を所定の閾値Ｔ
１１１と比較する比較回路が設けられている。この判定
回路２４は規格化最大濃度差と閾値Ｔｈｌの比較結果に
応じて、前記局所領域における画像情報の種別を示す識
別結果を出力するものである。即ち、この判定回路２４
ては、識別特徴情報か閾値Ｔｈｌより大きい場合、局所
領域の画像が文字部であることを示す識別結果を出力し
、識別特徴情報が閾値Ｔｈｌより小さい場合、局所領域
の画像が写真部であることを示す識別結果を出力するよ
うになっている。

また、前記最大・最小値検出回路２］−１平均値算出回
路２３の出力端は、それぞれ動的閾値算出回路８０入力
端に接続されている。この動的閾値算出回路８は、平均
値算出回路２３から供給される平均濃度値と所定の閾値
Ｔｈ２とから、注目画素が文字画素か、あるいは文字の
エツジ近傍の背景画素かを判定し、この判定結果によっ
て、前記］４ 最大・最小値検出回路２１から供給される最大濃度値、
最小濃度値より求めた文字画素用の２値化閾値、および
背景画素用の２値化閾値を選択出力するものである。こ
の動的閾値算出回路８の出力端は、第１の閾値メモリ３
に接続されており、この第１の閾値メモリ３に、前記動
的閾値算出回路８て求めた閾値が記憶される。

また、第２の閾値メモリ４は、写真画像用の２値化閾値
を記憶するものであり、例えば第２図に示すデイサマト
リクスが記憶されている。

前記第１、第２の閾値メモリ４の出力端は、それぞれセ
レクタ５に接続されている。このセレクタ５には前記判
定回路２４から出力される文字、あるいは写真に対応す
る識別結果が供給され、この識別結果に応じて第１、第
２の閾値メモリ３．４の出力が選択される。このセレク
タ５の出力端は、比較回路６の一方入力端に接続されて
いる。

この比較回路６の他方入力端には、前記ラインバッファ
１ｂの出力を所定時間遅延する遅延回路７の出力端か接
続されており、この比較回路６において、遅延回路７か
ら出力される画像情報がセレクタ５から供給される２値
化閾値に従って２値化される。

次に、上述した各回路についてさらに説明する。

第３図は、前記最大・最小値検出回路２１を示すもので
ある。

この最大・最小値検出回路２１は、前記ラインバッファ
１ａ〜］ｄから出力される画像情報が供給されるセレク
タ２１ａ１このセレクタ２１ａの動作タイミングを制御
するカウンタ２１．　ｈ　、前記セレクタ２　］、　ａ
の出力信号が供給される比較器２１ｂ　〜２１ｅ、これ
ら比較器２１ｂ　〜２１ｅの出力信号か供給される比較
器２１−ｆ、２１ｇによって構成されている。

この最大・最小値検出回路２１は、第４図に示す如く、
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
めるものであり、第５図に示す動作タイミングによって
動作される。

即ち、セレクタ２１ａはクロック信号ＣＬＫに基づいて
動作する２ビツトのカウンタ２　］、　ｈから供給され
る選択信号５ＥＯ１ＳＥＩにより制御され、この選択信
号ＳＥＯ，ＳＥＩによって、クロック信号ＣＬＫに同期
して、ラインバッファ１ａ〜１ｄから供給される列方向
に４画素単位の画像情報（８ｂｉｔ／画素）を、比較器
２１ｂ〜２１ｅに順次分配している。これら比較器２１
ｂ〜２１ｅでは、入力された画像情報が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
小濃度が求められる。

また、比較器２１ｆ、２１ｇでは、上記比較器２１ｂ〜
２１ｅから出力される信号が、ＥＤＧ　１で示すタイミ
ングによって入力され、前記列方向にそれぞれ求めた最
大濃度値と、最小濃度値とを行方向に比較し、その内の
最大値と最小値が求められる。

以上の処理によって、第４図に示す（４Ｘ４）画素の領
域内における最大濃度値Ｄ　ｌ１ｌａＸと最小濃度値Ｄ
　ｍｉｎがそれぞれ求められ、これらの値は第５図にＥ
ＤＧ２で示すタイミングで出力される。

前記減算器２２は、上記のようにして求められた最大濃
度値Ｄ　ｍａｘと最小濃度値Ｄ　ｍｉｎから第１の特徴
情報である最大濃度差ΔＤ　ｍａＸΔＤｍａｘ　＝Ｄｍ
ｘ−Ｄｍｉｎ　　　　　　−（２）を求めている。

一方、第６図は、前記平均値算出回路２３を示すもので
ある。

この平均値算出回路２３は、前記ラインバッファ１ａ〜
１ｄから出力される画像情報が供給されるセレクタ２３
ａ１このセレクタ２３ａの動作タイミングを制御するカ
ウンタ２３　ｈ　、前記セレクタ２３ａの出力信号が供
給される加算器２３ｂ〜２３ｅ１これら加算器２３ｂ〜
２３ｅの出力信号が供給される加算器２１ｆ１この加算
器２１ｆの出力信号および所定値が供給される除算器２
１ｇによって構成されている。

即ち、セレクタ２３ａはクロック信号ＣＬＫに基づいて
動作する２ビツトのカウンタ２３ｈから供給される選択
信号ＳＥ２、ＳＦ３により制御され、この選択信号ＳＥ
２、ＳＦ３によって、クロツク信号ＣＬ　Ｋに同期して
、ラインバッファ〕ａ〜１ｄから供給される列方向に４
画素単位の画像情報（３ｂｉｔ／画素）を、加算器２３
　ｂ〜２３ｅに順次分配し７ている。これら加ｐ器２　
’、３　ｂ〜２３ｅては、入力された列方向４画素の濃
度値の和が求められる。

また、加算器２３ｆは、前記加算器２３１〕〜２３ｅに
よって求められた濃度値の和を４行分に亙って加算する
ものであり、前記（４×４）画素の局所領域における濃
度値の総和か求められる。

この濃度値の総和は、除算器２′３ｇに供給される。

この除算器２３　ｇでは、」二層局所領域を構成する画
素数「１６」で、前記水められた濃度値の総和が除算さ
れ、第２の特徴情報としての平均濃度値Ｄａが求められ
る。

前記除算器２５は、このようにして求められた最大濃度
差ΔＤ　ｍａｘを平均濃度Ｄａで除算することによって
規格化最大濃度差 ΔＤｎ−ΔＤｍａｘ　／　Ｄ　ａ　　　　　　−（３）
を求めている。

］　９ また、前記判定回路″、２４は、このようにして求めた
規格化最大濃度差ΔＤｎを所定の閾値Ｔｈ１て弁別し、
画像の種別を判定している。

第７図は、前記動的閾値算出回路８を示すものである。

この動的閾値算出回路８は、前記最大濃度値Ｄ　ｍ　ｉ
＋　Ｘ最小ｌ農度値Ｄｍｉｎかそれぞれ（ｊ（給される
第１、第２の動的閾値等出回路８１．８２、これら第１
、第２の動的閾値環１１４回路８１．８２の出力か供給
される文字閾値セレクタ８３、前記で均濃度Ｄａおよび
所定の閾値Ｔｈ２が供給され、前記文字閾値セ１．・フ
タ８３を制御する比較回路８によ、−ンて構成されてい
る。

即ち、第１の閾値算出回路８１は、前記最大・最小値検
出回路２１で求めた最大濃度値Ｄ　ｌ１ｌａＸと最小濃
度値Ｄ　ｍｉｎから文字画素用の２値化閾値ＢＴＨ１−
（Ｄｍａｘ　＋Ｄｍｉｎ　）　／　２−　（４）を算出
する。

同様に第２の動的閾値算出回路８２は、文字と判定され
た背景画素用の２値化閾値 ＢＴＨ２＝　　（３・　Ｄｍａｘ　　＋Ｄｍｉｎ　　）
　　／４を算出する。

比較回路８４は、文字と判定Ｉ７た画素か文字画像かあ
るいは文字のエツジ近傍の背景画素かを識別するための
比較回路であり、前記平均値算出回路２３で求めた平均
濃度Ｄａか閾値Ｔ　ｈ　２より大なるときは、注目画素
を文字画素と判定し、閾値Ｔｈ２より小なるときは、注
１」画素を文字のエツジ近傍の背景画素と判定する。文
字閾値セレクタ８３はこの識別結果に従って選択切換さ
れ、注Ｌ１画素が文字画素と判定された場合は第１の動
的閾値算出回路８１で求めた２値化閾値ＢＴＨ１を出力
し、注目画素が文字のエツジ近傍の背景画素と判定され
た場合は、第２の動的閾値算出回路８２で求めた２値化
閾値ＢＴＨ２を出力する。この動的閾値算出回路８の出
力は、第１−の閾値メモリ３に記憶される。

前記セレクタ５は、判定回路２４の判定結果の応じて第
１、第２の閾値メモリ３．４から供給される閾値を選択
するもであり、局所領域が文字部と判別された場合は、
第１の閾値メモリ３に記憶されている閾値が選択出力さ
れ、写真部と判別された場合は、第２の閾値メモリ４に
記憶されている第２図に示すデイザマトリクスからなる
閾値が選択出力される。このセレクタ５によって選択出
力された閾値は、比較回路６に供給される。この比較回
路６には、遅延回路７によって所定時間遅延された前記
ラインバッファ１ａの出力情報が供給され、この供給さ
れた画像情報は、セレクタ５から供給される閾値によっ
て２値化処理される。

」１記実施例によれば、識別部２において、平均濃度に
よって最大濃度差を規格化し、この規格化された最大濃
度差と所定の閾値を比較することにより、注１−１画像
が文字であるか写真であるかを判別している。即ち、低
コントラストな文字部分であれば平均濃度が低く、写真
部分てあれば、その平均濃度値が全体的に高いという画
像の特徴を有効に利用し、低コントラストな文字部分を
確実に識別ｉ’ｉＪ能としている。

丁２２ また、動的閾値算出回路８において、最大濃度値および
最小濃度値から文字画素用の閾値、および文字画素用の
閾値より高い背景画素用の閾値を算出し、これら閾値を
平均濃度値に応じて選択することにより、注目画素に対
応して文字用の閾値あるいは背景用の閾値を出力するよ
うにしている。

即し、平均濃度値を参照することにより、識別部２にお
いて、規格化最大濃度差により文字画像と判定した文字
のエツジ近傍の背景画素−Ｃあれば平均濃度値が低く、
文字画素であれば平均濃度値が高いという特徴を利用し
て、文字のエツジ近傍の背景画素と文字画素を識別し、
文字のエツジ近傍の背景画素であれば、背景用の閾値を
出力することにより、規格化最大ａ度差を用いて画像の
種別を識別するために現われた文字画像のエツジの周辺
の黒枠を除去することができる。

また、平均濃度値が高い文字画素に対しては、動的閾値
算出回路８において、その２値化閾値を低コントラスト
の文字画素に比べて相対的に低く設定しているため、文
字画像全体が細くなることをｌ！７１＋Ｌ−することか
できる。

尚、この発明は上記実施例に限定されるものではない。

例えば所定範囲の領域は（４Ｘ４）に限定されるもので
はなく、参照範囲は適宜変更可能である。

また、上記実施例−Ｃは、一画素単位での識別の例を示
したが、（ＮｘＮ）（但し、Ｎ２２なる正整数）のブロ
ワ２１１１位で識別を行ってもよい。

さらに、動的閾値処理における閾値（ＢＴｈｌ、Ｂ　Ｔ
　ｈ　２　）としては、各種の値を選択することが可能
であり、例えば所定範囲内の平均濃度値（Ｄａ）から、
ＢＴｈ　１　＝Ｄａとすることもてきる。

また、ＢＴｈ２の値に対しては、ＢＴｈ　１に定数（α
）（αは正の値）をｆ；Ｉ加した閾値としてもよい。つ
まり、ＢＴｈ２＝ＢＴｌ＋αとすることも可能である。

さらに、第２の特徴情報を抽出する手段として、この実
施例においては、所定範囲の平均濃度値を用いたが、所
定範囲の最小濃度、所定範囲の最大濃度、所定範囲の最
大濃度と最小濃度との平均を用いてもよい。

また、上記実施例においては、動的２値化閾値判定に所
定範囲内の平均濃度を用いたが、これに限らず、所定範
囲内の最大濃度差、所定範囲内の最大濃度、所定範囲内
の最小濃度を用いてもよい。

さらに、」二層実施例では、特徴量の値および判定閾値
はスキャナ等の読取手段で、原稿から読取った画像信号
、つまり、画像情報の反射率に対応した値を元に算出し
ているが、この値を画像濃度（反射率の逆数の対数）に
変換した値、あるいは人間の視覚特性を考慮した変換信
号をもとに識別を行ってもよい。

その他、発明の要旨を変えない範囲において、種々変形
実施可能なことは勿論である。

［発明の効果コ 以上、詳述したようにこの発明によれば、第１乃至第４
の算出手段によって、記憶手段に記憶された画像情報の
うち、注目画素を含む所定範囲内の画像情報の最大濃度
差を求めるとともに、同一範囲内の画像情報の平均濃度
を算出し、これらから最大濃度差を平均濃度で規格化し
た特徴情報を求め、この特徴情報を判定手段において、
所定の閾値で弁別することにより、注目画素が文字画素
であるか、写真画素であるかを判定している。したかっ
て、平均濃度が低い低コントラストの文字部分を、確実
に写真部分と分離することが可能な画像処理装置を提供
できる。

また、この発明によれば、第５の算出手段によって、注
１平１画素を含む所定範囲の画像情報の濃度に応じて文
字用閾値、および背景用閾値を算出し、これら閾値を第
１の選択手段において、第３の算出手段で求めた平均濃
度に応じて選択し、判定手段によって処理対象画素が文
字画素と判定された場合、２値化手段において、この選
択した閾値で文字画素を２値化するようにしている。し
たがって、文字画像のエツジ周辺に黒枠が生ずることを
防止できるとともに、文字画像全体が細くなることを防
止できる画像処理装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

第１−図はこの発明の一実施例を示す構成図、第２図は
第１図に示す第２の閾値メモリの記憶内容を示す図、第
３図は第１−図の最大・最小値検出回路を示す構成図、
第４図、第５図はそれぞれ第３図の動作を説明するため
に示す図、第６図は第１図の平均値算出回路を示す構成
図、第７図は第１図の動的閾値算出回路を示す構成図、
第８図乃至第１１図はそれぞれ従来の画像処理装置の動
作を説明するために示す図である。 １ａ〜１ｄ・・・ラインバッファ、２・・・識別部、３
・・・第１の閾値メモリ、４・・・第２の閾値メモリ、
５・・・セレクタ、６・・・比較回路、８・・・動的閾
値算出回路、２１・・・最大・最小値検出回路、２Ｂ・
・平均値算出回路、２４・・・判定回路、２５・・・除
算回路。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第１１ 図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 画像情報を記憶する第１の記憶手段と、 この第１の記憶手段から読出された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前記注目画
   素に関する最大、最小濃度を算出する第１の算出手段と
   、 この第１の算出手段で求めた最大、最小濃度から最大濃
   度差を算出する第２の算出手段と、前記第１の記憶手段
   から読出された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前記注目画素に関する平均濃度
   を算出する第３の算出手段と、 この算出された平均濃度によって前記算出された最大濃
   度差を規格化し、前記注目画素に関する特徴情報を算出
   する第４の算出手段と、 この第４の算出手段で求めた特徴情報を所定の閾値で弁
   別し、この弁別結果から前記注目画素が構成する画像の
   種別を判定する判定手段と、前記第１の算出手段によっ
   て求められた最大、最小濃度から文字用閾値、および背
   景用閾値を算出する第５の算出手段と、 前記第３の算出手段から出力される平均濃度に従って、
   前記第５の算出手段によって求めた閾値を選択する第１
   の選択手段と、 写真用の閾値が記憶された第２の記憶手段と、前記判定
   手段の判定出力に応じて前記第５の算出手段から出力さ
   れる閾値、あるいは前記第２の記憶手段に記憶された閾
   値を選択する第２の選択手段と、 この第２の選択手段によって選択された閾値によって前
   記第１の記憶手段に記憶された画像情報を２値化する２
   値化手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。