JPH02140887A - 画像領域分離方法 - 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】 〔概　要〕 画像中の網点領域を文字領域、写真領域などの他の領域
から分離する網点領域分離方式において、注目画素を含
むブロックの平均濃度に応じた閾値によって当該注目画
素の濃度を量子化するようにした。

〔産業上の利用分野〕

網点て表現された画と文字などの線画とが混在している
画像をファクシミリあるいは複写機などで再生する場合
には、再生された画像の品質を向上するために網点で表
現された画の領域ではモアレ除去のための平滑化処理を
、また、文字などの線画の領域では鮮鋭化処理をそれぞ
れ行なうことが望ましい。

また、画像を伝送する場合においても、上記のようなそ
れぞれの領域の特性に応じた符号化処理を適用すること
によってデータ圧縮の効率を改善することができる。

本発明は、このような画像処理を行なうための前処理と
して、網点で表現されている網点領域を文字領域などの
他の領域と分離するための網点頌域分離方式に関する。

〔従来の技術〕

特開昭６０−８０３６５号公報には、入力した画像デー
タをある固定された閾値で画素ごとに２値化した後、注
目画素を含む例えば５×５画素の２値化画像を予め蓄積
されている網点パターンと比較し、この網点パターンと
一致する画素の数が一定の値を超えることによって網点
領域として検出するするようにした領域分離方法が記載
されている。

しかしながら、上記のような従来技術においては、２値
化する閾値が固定されているために網点領域の網点率に
よっては網点パターンを識別することが困難であり、ま
°た網点のパターンが蓄積されている網点パターンと異
なっていると網点領域として検出されないことから、多
くの種類の網点パターンを予め蓄積しておく必要があっ
た。

また、別の網点領域分離方式として、注目画素を含む予
め定められた大きさのブロックに含まれるすべての画素
の濃度などの情報に基づいてこの注目画素が網点領域に
属する画素、すなわち網点画素であるか否かを判定する
方式が提案されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

本発明は、画像中の網点領域を文字領域、写真領域など
の他の領域から分離する網点領域分離方式において、注
目画素の濃度を２値化あるいは３値化などの量子化を適
切に行うことによって、網点領域の分離精度を高めるこ
とを目的とするものである。

〔課題を解決する手段〕

画像中の網点領域を文字領域、写真領域などの他の領域
から分離する網点領域分離方式において、注目画素を含
むブロックの平均濃度に応じた閾値によって当該注目画
素の濃度を２値あるいは３値などに量子化するようにし
た。

また、３値化を行う際には、注目画素を含むブロックの
平均濃度に応じた閾値として白画素を抽出するための閾
値と黒画素を抽出するための閾値をそれぞれ設定するよ
うにした。

〔作　用〕

第１図（ａ）、　（ｂ）はフレームメモリ上に画像上の
位置に対応する位置にストアされたディジタル化された
画像データを注目画素の周囲の画素の濃度データとの関
連によってこの注目画素の濃度を動的に黒／灰／白に３
値化する処理の原理を示すものである。

なお、この第１図（ａ）の３値化ブロツクの図にはそれ
ぞれの画素を点線で区切って示してあり、斜線でハンチ
ングして示した注目画素を中心として実線部で示・した
範囲がこの注目画素のデータを得るために処理の対象と
するブロックを示しており、この注目画素が画像上のそ
れぞれの画素を走査するようにこのブロックを順次移動
しながら処理が実行するものであることはいうまでもな
い。

この３値化は第１図（ａ）にハツチングして示した注目
画素の周辺にあるｉＸｉ画素（図示の例では１＝３）か
らなるブロックの平均濃度を求め、同図（ｂ）に示すよ
うにこのブロックの平均濃度の関数として閾値ＴＨｗと
ＴＨｂとを設定し、注目画素の濃度をこの閾値と比較す
ることによって“白”“灰”、′黒”に３値化するもの
であり、この（ｂ１図では横軸に平均濃度ａ、縦軸に注
目画素の濃度すをとってあり、縦軸、横軸とも原点に近
い方が濃度が低い、すなわち明るいものとして示しであ
る。

仮に、このブロックの平均濃度ａがａｔであったとすれ
ば、注目画素の濃度すがす、より低ければ“白”画素と
判定し、また注目画素の濃度すがｂ２より高ければ“黒
”画素と判定し、さらにこの注目画素の濃度すがす、と
ｂ２の間の値であれば“灰”画素として判定する。

このようにして判定された“白”画素、あるいは“黒”
画素を用いて後述する領域数あるいは公知のパターンマ
ツチングによって網点領域の識別を行なうが、“灰”画
素を無視することによって網点率、すなわち背景と“白
”画素あるいは“黒”画素の占める割合、が中間程度の
ところで、近接している黒線点同士あるいは白組点同士
が連結してしまうのを防ぎ、網点率のほぼ全域に亙って
黒線点あるいは白組点を正しく抽出することができる。

このように、本発明によれば網点率が中間程度の画像に
ついても正確に白画素と黒画素を抽出することができ、
網点領域分離の精度を高くすることができる。

なお、上述したところは３値化を例にとったものである
が、２値化あるいは４値化などの量子化にも適用し得る
ことは明らかであろう。

〔実施例〕

第２図は本発明を適用した実施例に係る網点分離方式の
全体的な処理の流れを示す図であって、それぞれのステ
ップにおける処理については後に詳細に説明するので、
これら処理の概略を予め簡単に説明する。なお、処理す
る画像は網点領域、文字領域および写真領域からなる白
黒画像として説明する。

ビデオカメラなどによって撮像されたアナログビデオ信
号をＡ／Ｄ変換によってディジタル化された画像データ
（濃度データ）を第１の処理ステップＩとしてバッファ
メモリにストアする。なお、以下の説明では理解を容易
ならしめるために、このディジタル化された画像データ
が画面上の画素配置に対応して配置されたメモリ素子に
ストアされるフレームメモリを上記バッファメモリとし
て用いたものとして説明する。

第２の処理ステップ■においてはこのフレームメモリか
らの濃度データを用いて、注目画素の周囲の画素の濃度
データの平均濃度を参照して注目画素の濃度を黒／灰／
白に３値化する動的３値化を行う。なお、この処理にお
いては写真領域に属する画素を同時に識別するように構
成することができる。

次の第３処理ステツプ■においては注目画素の周囲の黒
および白の画素を用いてこの注目画素を含む領域につい
ての黒の領域数および白の領域数をそれぞれ求め、第２
の処理ステップ■において得られた平均濃度を用いて、
この注目画素を網点領域に属する画素の仮の候補である
扱網点候補とするか否かを判定する。

続く第４の処理ステップ■においては、黒あるいは白の
領域の大きさに基づいて発生するステップ■における上
記判定の誤りについての補正を行なって扱網点、すなわ
ち仮に網点領域に属する画素とする画素を判定する。

次の第５の処理ステップ■においては注目画素の周囲の
領域における扱網点の存在状況に基づいた周辺画素によ
る補正を行なうとともに、さらに第６の処理ステップ■
においては注目画素と一定の位置関係を有する複数°の
画素が扱網点として決定されているか否かに基づく領域
縁部の補正を行い、これによって注目画素が網点領域に
属する画素、すなわち網点画素であるか否かを識別する
ように構成される。

上記したそれぞれの処理について以下に説明する。

第３図は上述のステップ■の動的３値化処理を行なう動
的３値化手段の例を示すもので、画像データ中の斜線で
示した注目画素を含むブロックの３×３画素（ｉ＝３）
の平均濃度および最大濃度と最小濃度との差Δｄとを求
め、この平均濃度によって例えばテーブルとして用意さ
れている閾値生成手段を参照して上記の閾値ＴＨｗおよ
びＴＨｂを求め、この閾値を用いて上述した３値化を行
なうことによって当該注目画素に対して“黒”、“灰”
白”のいずれに属するものかを示す濃度コードを付与す
る。

また、このブロックの平均濃度は、後に説明する領域数
計測処理において黒線点によって計測された領域数と白
組点によって計測された領域数とのいずれを採用するか
を決定するために第７図図示の領域数計測処理手段に送
出される。

上記処理ステップ■によって判定された“白”画素、あ
るいは“黒”画素を用いて後述する領域数あるいは公知
のパターンマツチングによって綱黒領域の識別を行なう
が、この処理ステップ■の処理の際にブロック内の画素
の濃度の最大値と最小値との差Δｄを求め、この差が予
め定めた閾値ＴＨｐよりも小さい場合には網点領域や文
字領域ではなく写真領域に属する画素であるものとして
網点領域分離処理の対象外とすることによって、雑音な
どの影響による画素についての白黒判定や網点領域識別
の誤りを防止することができる。

このため、当該注目画素に写真領域にあることを示す写
真コードを当該注目画素に付与し、上記ステップ■によ
って得られた“黒”、“灰゛白”のいずれに属するもの
かを示す濃度コードとコード合成を行い、これによって
画像上のすべての画素に対して“白”黒”灰”のいずれ
かを示す濃度コードあるいは写真領域に属する画素であ
ることを示す写真コードの中の１つを付与するようにす
ることができる。

第４図は予め定められた例えばｊｘｊ画素（ここでｊ＞
ｉであり、ここではｊ＝５とする）からなるブロック内
の黒線点または白組点の塊の敗に基づいて注目画素が仮
組点候補であるか否かを選択するための領域数計測の例
を説明するためのものである。

この領域数は例えば森俊二外著［画像認識の基礎（Ｉ）
Ｊ（昭和６１年８月１日株式会社オーム社発行）第５１
頁ないし第６３頁に記載されているような「オイラ数」
に基づいて算出されるものであり、この「オイラ数」は
第５図（ａ）に示す独立した黒画素数、同図（ｂ）、　
（Ｃ）の縦あるいは横に２つ連続した黒画素の組の数お
よび同図（ｄ）の２Ｘ２の黒画素の組の数のブロック内
の総和で与えられる。

領域数はこのオイラ数から同図（ｅｌに示すように斜め
の４つの方向に接するｘ印を付して示した画素のいずれ
か１つが黒画素であり、かつ○印で示した画素がすべて
黒画素でない画素の数を減算した数値であり、第４図（
ａ）の例ではブロックの略中心にある２×２の黒画素の
塊の左下の黒画素がこの減算される画素に相当し、実質
的に上記の２×２の黒画素とともに１つの塊を構成して
いる画素を別個の塊として計測しないようにするための
処理である。

また、第４図（ａ）の左上の３つの黒画素からなる塊は
、より広い領域に広がっている場合があるのでこのブロ
ックについての塊として識別されない方が好ましいので
、このｊｘｊ画素のブロックについて領域数として計測
されないようにするため、同図（ｂｌに示すように、等
価的にこのブロックの周囲を◆として示した黒画素で囲
ったマスクを用いて領域数の計測を行なうようにする。

これによってブロックの領域数を計測する場合には同図
ＩＣ）の状態で計測が行なわれ、同図（ｂ）についてい
えば、そのオイラ数は２×２の４画素からなる塊とその
左下に独立している１画素とからなる“２”であり、領
域数はこの“２”から上記の独立している１画素に“よ
る“１”を減算した“１”となる。

そして、例えばこの領域数が“１”より大きければ注目
画素の属性を網点画素とし、この例では“Ｏ”であるそ
れ以下の領域数の場合には網点画素ではなく、文字領域
など他の種類の領域に属するものとして注目画素の属性
を定めることができる。

しかしながら、このようにして領域数の計測を行なうと
白画素あるいは黒画素からなる塊の大きさによって隣接
する注目画素相互間での計測結果が異なるという問題を
生じる。

第６図＋ａ）はこの問題を説明するもので、仮に画像上
に独立した１つの黒画素のみが存在するとき、先に第４
図について説明したブロックの周囲を囲む仮想的な黒画
素（図に◆として示す）にこの１つの黒画素が接しない
ために領域数が“１”として計測されるのは注目画素が
１〜９の位置にある９つのブロックにおいてである。

これに対し、仮に画像上に独立した２×２の黒画素から
なる塊が存在する場合には、この２×２の４つの黒画素
の中の１つでも等価的にブロックの周囲を囲む黒画素に
接すると領域数“１”として計測されなくなるため、こ
の４つの黒画素の塊が同図（ａ）の１〜９の範囲内に納
まる注目画素位置が１．２，４．５の４つのブロックに
ついてのみ領域数が“１”として計測されることになる
。

このような黒画素の塊の大きさの相違による扱網点候補
の画素数の相違を無くすために、同図（ｂ）に示すよう
に、注目画素の属する行の前方の（ｊ−１）／２画素お
よびこの行の上方に位置する（ｊ−１）／２行における
このブロックに属する画素、すなわち図に×印を付して
示した画素のすべてが扱網点候補とされていないことを
条件としてハンチングして示した注目画素に扱網点コー
ドを与えるようにする。

この図（ｂｌにおいては、ブロックの１辺の画素数ｊ＝
５としであることから、注目画素の属する行の２つ前か
らの画素とこの行より上の２行の画素がいずれも扱網点
でない場合にのみ扱網点とすることになる。

このような処理を行えば、先に述べたように、画像上に
独立した１つの黒画素のみが存在するときに領域数が“
１“として計測されるのは注目画素が第６図（ａ）の１
の位置にある１つのブロックのみとなり、また、画像上
に独立した２×２の黒画素からなる塊が存在する場合に
も同様に注目画素が上記１の位置にある１つのブロック
についてのみ領域数が“１”として計測され、したがっ
て黒画素の塊の大きさによる影響を受けることがなくな
る。

第７図は上記の処理ステップ■の領域数の計測およびス
テップ■の塊の大きさの補正を行う処理を示したもので
、黒用点に基づく領域数の計測と白組点に基づく領域数
の計測とを並行して行い、前述したように処理ステップ
■の動的３値化の際に求められたブロックの平均濃度り
が予め定めた閾値ＴＨ，より小さければ黒用点による領
域数を、また、上記平均濃度りが予め定めた閾値Ｔ　Ｈ
ｔより大きければ白組点による領域数をそれぞれ採用す
る。

そして、上記濃度の平均値りが ＴＨＩ　＜Ｄ＜ＴＨｚ の範囲にあるときには、黒用点に基づ（領域数と白組点
に基づく領域数との多い方を領域数として採用すること
によって、白組点による網点領域であるかあるいは黒用
点による網点領域であるかを高い精度で判定し得るよう
にする。

上記のように判定された扱網点あるいは非仮網点を周辺
の画素が網点である場合には注目画素も網点領域に属す
る画素である確率が高いことに基づいて、注目画素が写
真領域に属する画素と判定されておらず、しかも周囲の
ｋＸｋ画素の領域に扱網点として判定されている画素が
含まれている場合にはこの注目画素を網点領域に属する
画素とする。このｋの値はに≧ｊに選ぶものであり、例
えばに＝ｊ＝９とすることができる。

第８図は先に説明した本発明の網点領域分離方式を適用
した縁部補正処理を説明するもので、−般に網点領域は
例えば矩形などの直線で区切られた領域を占めることか
ら網点領域の周縁より内側に存在する画素であるにもか
かわらず非網点画素とされている画素を網点領域に属す
る画素として網点画素にその属性を補正する縁部補正を
説明するためのものであって、直線で区切られた領域の
辺の内部にあることを識別するために、同図にＡ〜Ｄと
して示した４つのパターンによって縦および横方向にｍ
個離れた画素の判定結果に基づいて補正を行なう。

同図にＡとして示したパターンを例にとって説明すると
、このへのパターンは縁部にある画素が網点候補とされ
ていない場合であってもこの画素を網点領域に属する網
点画素として補正するためのパターンであり、ハツチン
グして示した注目画素から縦方向あるいは横方向にｍ個
離れた３つの画素および注目画素から縦方向および横方
向にそれぞれｍ４ｒＭ離れた２つの画素のＸ印を付して
示した合計５個の画素に注目し、注目画素自身を含めた
６個の画素の中で予め定めた数の画素、例えば５つの画
素が網点領域に属する画素と判定されているときにはこ
の注目画素を網点領域に属する画素として、また上記６
個の画素の中で網点領域に属する画素として判定されて
いる画素の数がこの予め定めた数以下の場合には網点領
域に属しない画素として属性を補正する。

なお、このｍの値は、基本的には領域数を計測するとき
のブロックの大きさｊと関連して定めるものであり、ｍ
＝ｊとすることができる。

同図にＢ−Ｄとして示したパターンはそれぞれ左辺、下
辺および右辺について上記同様の判定を行なうためのパ
ターンであり、したがって１つの注目画素についてこれ
ら４つのパターンによる補正が行なわれ、そのいずれか
の結果によって網点領域に属する画素であることが判定
されれば最終的に網点領域に属する画素として決定され
る。

このとき、ハツチングして示した注目画素の前に位置す
る◎で示した画素が網点領域に属する網点画素である場
合には上記の予め定めた画素の数を５とし、また、上記
の◎で示した前の画素が網点領域に属しない画素である
場合には上記の予め定めた画素の数を６とするように補
正基準を変更することによって網点領域分離の信頼度を
向上させることができる。

以上は網点領域が黒の網点によって構成されているもの
として黒画素に注目した処理について説明したが、網点
領域が白の網点によって構成されている場合もあるので
、白画素に注目して同様の処理を並行して行い、塊とし
て識別された数の多い方、あるいは領域の平均濃度によ
って網点を構成するのが黒であるか白であるかを選択す
るようにする。

また、白黒画像に限らずカラー画像についても同様の処
理を適用することができ、この場合には例えば黄、マゼ
ンタおよびシアンの３色に分解されたそれぞれの画像に
ついて上記同様の処理を行なって、いずれかの色におい
て網点領域と判定された場合には網点領域として例えば
平滑化の処理を行なうようにする。

〔発明の効果〕

本発明によれば、網点率が中間程度の画像においても“
白”画素および“黒”画素を高い精度で分離することが
でき、したがって網点領域の分離も正確に行われるとい
う格別の効果を達成することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を動的３値化を例にとって説明する図、 第２図は本発明を適用した網点分離方式の実施例第３図
は動的３値化処理を示す図、 第４図および第５図は領域数の計測処理を説明する図、 第６図は塊の大きさによる補正を説明する図、第７図は
領域数の計測と塊の大きさの補正処理を示す図、 第８図は領域縁部の補正原理を説明するための図である
。 Ｊ度データのパターン ３値化ブロツク （ａ） 特許出願人　　　株式会社　リ　コ　−］ 動的３値化特性 （ｂ） 第１図 白 （１１点領域に属しない画素） 写真領域に属する画素 実施例 第 図 （ｂ） 領域数の計測 第 図 （ａ） （ｂ） （Ｃ） （ｄ） （ｅ） オイラ数からの領域数の計測 第 図 第 図 （ａ） （ｂ） 塊の大きさによる補正 第 図 領域連部の補正 第 図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像中の網点領域を文字領域、写真領域などの他
   の領域から分離する網点領域分離方式において、注目画
   素を含むブロックの平均濃度に応じた閾値によって当該
   注目画素の濃度を量子化するようにしたことを特徴とす
   る網点領域分離方式。
2. （２）注目画素を含むブロックの平均濃度に応じた閾値
   が白画素を抽出するための閾値と黒画素を抽出するため
   の閾値であり、これら閾値によって注目画素の濃度を３
   値化することを特徴とする請求項１記載の網点領域分離
   方式。