JPH0224067B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は、文書や線画などの余白部の割合が比
較的大きい画像の２値化処理に関し、特に２値化
画像から入力画像の地肌汚れなどのノイズを除去
するための方法に関する。

デイジタル複写機やフアクシミリ装置などの画
像処理装置においては、原稿をスキヤナで読み取
つて得られるアナログ画信号を一旦２値化してか
ら、必要な処理を行なう。ところで近年は、オリ
ジナル原稿のコピーやそのコピー（孫コピー）を
入力原稿として用いる機会が増加している。コピ
ーや孫コピーは、オリジナル原稿よりも地肌の汚
れなどのノイズ成分が多くなるのが普通である。
したがつて、オリジナル原稿の２値化に最適な閾
値では、ノイズの少ない２値化画像を得られない
ことが多い。これは、着色地肌の原稿を扱う場合
にも言えることである。

そこで従来の複写機などでは、濃度調整ツマミ
を設け、このツマミを操作することによつて、２
値化画像のノイズが極力減少するように２値化閾
値を調整できるように構成することが多い。しか
しこの方法では、必要な画情報を失なうことなく
ノイズを十分に除去することは極めて困難であつ
た。

また従来、入力画像の画素濃度の平均レベル
や、最大レベルと最小レベル、濃度頻度分布の
谷、濃度別総差分和の最大値などを検出し、２値
化閾値を最適化する試みも提案されている。しか
しいずれの方法でも、ノイズの除去効果は十分と
は言えなかつた。

したがつて本発明の目的は、ノイズ除去効果が
優れ、しかも必要な画情報を最大限に保存できる
ノイズ除去方法を提供することにある。

本発明のノイズ除去方法にあつては、まず、入
力画像の画素濃度の平均レベルを検出し、この平
均レベル未満の濃度レベルの画素（即ち、平均レ
ベル未満の濃度レベルをとる画像部分）を入力画
像から除去することによつて前処理画像を求め
る。一般に、文書画像や線画画像は余白部の割合
が大きい。そして地肌部の濃度レベルが比較的高
くても、文字などはある程度のコントラストが維
持されているから、地肌汚れなどのノイズの大部
分は平均レベルよりも低濃度レベルである。した
がつて、上記の前処理画像の段階で、地肌汚れな
どのノイズの大部分が除去される。しかしこの前
処理画像には、濃度レベルの高い一部のノイズが
残留している。この残留ノイズは、閾値を高目に
設定して前処理画像を２値化することによつてあ
る程度は除去できるが、十分に除去しようとする
と必要な画情報までも失なつてしまう。

そこで、本発明では、前処理画像または入力画
像を十分に高い閾値で２値化し、入力画像の骨格
画像を求める。また前処理画像を微分し２値化す
ることにより、前処理画像の輪郭画像を求める。
輪郭画像は文字の輪郭線などの他に、前処理画像
中の一部のノイズも含んでいる。このノイズを除
去するために、骨格画像を参照して輪郭画像から
骨格画像の黒画素に隣接しない黒画素（残留ノイ
ズに相当する）を除去した画像を求める。さら
に、この残留ノイズを除去した輪郭画像に骨格画
像を参照しながら補正処理（輪郭線のつぶれ、途
切れを補正）を施こし、この補正後の輪郭画像と
骨格画像を論理和して目的の２値化画像を得る。

以下、本発明を一実施例について詳細に説明す
る。

第１図は、本発明によるノイズ除去方法を実施
する画像処理装置の一例を示す。

スキヤナによつて原稿を読み取ることにより得
られるアナログの入力画像信号ａは、前処理回路
１０に入力される。前処理回路１０の基本的作用
は、入力画像の画素濃度の平均レベルを検出し、
平均レベル未満の濃度レベルの画素を入力画像か
ら除去した前処理画像を得ることである。ただし
本例では、後段の処理をデイジタル回路によつて
実行することを想定しているので、前処理回路１
０は前処理画像を最適のレベルの16値（これに限
らないが）のデイジタル信号に変換して出力する
ように構成されている。

第２図に前処理回路１０の構成を示す。最大値
検出回路１１および平均値検出回路１２はそれぞ
れ入力画像信号ａの最大レベルおよび平均レベル
をある検出時定数で検出し、その結果を信号ｂお
よびｃとしてＡ／Ｄ変換回路１３に供給する。
Ａ／Ｄ変換回路１３は入力画像信号ａを平均レベ
ル(c)から最大レベル(b)までのレベル範囲につい
て、16値のデイジタル信号ｄに変換する。この変
換アルゴリズムは次の通りである。

入力画像信号ａの注目画素ｔ（または時刻ｔ）
の信号レベルつまり注目画素濃度レベルをａ(t)、
その時点までの信号レベルの平均レベル（画素濃
度の平均レベル）と最大レベル（画素濃度の最大
レベル）をそれぞれa_ave(t)とa_nax(t)とすると、デ
イジタル信号ｄのレベルｄ(t)は、次式で示され
る。

(i) ａ(t)＞a_ave(t)のとき、 ｄ(t)＝〔（ａ（ｔ）−a_ave（ｔ）／a_nax−a_ave（ｔ）
）×l_D〕整数化 ここで、l_Dは最高デイジタルレベルで、本例
では16値ゆえl_D＝15（最低レベル０）である。
ただし、ａ(t)a_nax(t)とする。

(ii) ａ(t)a_ave(t)のとき、 ｄ(t)＝“０” なお、最大レベルと平均レベルの検出時定数
は、装置の入力画像の読取り速度や処理単位の大
きさに応じて適当に決める。勿論、入力画像信号
を１処理単位分だけバツフアメモリに蓄積し、１
処理単位について予め最大レベルと平均レベルを
検出しておき、その後にＡ／Ｄ変換を行なうよう
にすることもできる。

16値デイジタル信号ｄつまり16値化された前処
理画像は骨格画像抽出回路２０（第１図）に入力
される。この骨格画像抽出回路２０は第３図に示
すような構成であり、高閾値２値化回路２１によ
つて通常の２値化よりも十分に高い閾値T〓で信
号ｄを２値化し、２値化信号ｅを記憶回路２２に
書き込む。このようにして、記憶回路２２に１処
理単位分の骨格画像e′が記憶される。つまり、信
号ｄの注目画素ｔのレベルをｄ(t)、２値化信号
ｅのレベルをｅ(t)とすれば、 (i) ｄ(t)＞T〓のとき、ｅ(t)＝“１”（黒画素） (ii) ｄ(t)T〓のとき、ｅ(t)＝“０”（白画素） となる。ここで、２値化閾値T〓＝〔α・l_D〕整数
化であり、本例ではl_D＝15ゆえ、設定パラメータ
αは0.5〜0.6程度に選ばれる。

第９図イは入力画像信号ａによつて表わされる
入力画像の模式図、第９図ロは骨格画像e′の模式
図である。図から分るように、骨格画像e′は入力
画像中のノイズがほぼ完全に除去されているが、
同時に文字の輪郭線などの必要な画情報の一部も
失なつており、画情報のうちの高濃度画素情報
（骨格）だけを含んでいる。

なお本例では前処理画像から骨格画像を抽出し
たが、入力画像から直接抽出するようにしてもよ
い。

第１図に戻つて、微分２値化回路３０は16値デ
イジタル信号ｄを微分し２値化してノイズを含む
微分画像を求める。この微分２値化回路３０は第
４図に示すような構成である。

前処理画像の注目画素ｔを中心とする３×３の
画素領域内の各画素の濃度レベル（信号ｄのレベ
ル）を第１０図のようにd¹ _t〜d⁹ _t（d⁵ _tが注目画素ｔ
の濃度レベルｄ(t)に相当する）と表わせば、微
分演算回路３１の出力信号ｆのレベルｆ(t)は次
式によつて示される。

ｆ(t)＝１／３｜d¹ _t＋d² _t＋d³ _t−d⁷ _t−d⁸ _t−d⁹ _t｜＋
１／３｜d¹ _t＋d⁴ _t＋d⁷ _t−d³ _t−d⁶ _t−d⁹ _t｜ このようにして、前処理画像の１処理単位分の
１次微分画像f′が記憶回路３２に記憶される。

最大値検出回路３３は、１処理単位の１次微分
画像f′の最大レベルMax(f′)を比較演算により検
出し、検出出力ｇとして２値化閾値設定回路３４
に送る。２値化閾値設定回路３４は、設定パラメ
ータβと最大レベルMax(f′)から閾値T〓を次式に
よつて算定する。

T〓＝〔β・Max(f′)〕整数化 ここでβ＝0.3〜0.5である。なお、l_D＝15であ
るから、前記の１次微分式においてdⁿ _t（ｎ＝１〜
９）は０dⁿ _t＜15ゆえ、０Max(f′)30となる
が、実質上Max(f′)15となるのでf′(t)のレベル
も０〜15の16値としてよい。

さて、設定された２値化閾値T〓は信号ｈとし
て比較回路３５に送られる。比較回路３５は、１
次微分画像f′の注目画素ｔのレベルf′(t)と２値化
閾値T〓とを比較し、f′(t)＞T〓のときに信号ｉ(t)＝
“１”（黒画素）を出力し、f′(t)T〓のときに信号
ｉ(t)＝“０”（白画素）を出力する。かくして、
１処理単位分の前処理画像の輪郭画像i′が記憶回
路３６に記憶される。この輪郭画像i′は第９図ハ
に模式的に示すように、文字などの輪郭部分の情
報のほかに、前処理画像中の残留ノイズの一部も
含んでいる。このノイズを除去するために、輪郭
画像i′は輪郭画像抽出回路４０（第１図）に送ら
れる。

輪郭画像抽出回路４０は、微分、２値化によつ
て得た輪郭画像i′から骨格画像e′を参照してノイ
ズ部分を除き、真の輪郭画情報を抽出するための
もので、第５図にその構成を示す。

論理演算回路４１は画像i′，e′を比較し、輪郭
画像i′中の黒画素のうち、骨格画像e′の黒画素に
隣接するものだけを有効な黒画素として出力す
る。すなわち、輪郭画像i′の注目画素ｔのレベル
i′(t)が“１”（黒画素）のとき、注目画素ｔを中
心とする３×３画素領域の骨格画像e′の各画素の
レベルe′ⁿ _t（ｎ＝１〜９）を調べる（第１１図参
照）。なお、e′⁵ _tが注目画素ｔに対応する。そし
て、e′¹ _t〜e′⁹ _tのうちの１つでも“１”（黒画素）で
あれば、注目画素ｔに対する信号ｊのレベルｊ
（ｔ）を“１”とする。e′¹ _t〜e′⁹ _tの全てが“０”な
ら、
ｊ(t)＝“０”とする。j′(t)＝“０”の場合は、常に
ｊ(t)“０”を出力する。

このようにして、１処理単位分の輪郭画像e′か
らノイズに相当する黒画素を除去した真の輪郭画
像j′が記憶回路４２に記憶される。この輪郭画像
j′を第９図ニに模式的に示す。

ところで、第９図ニに表わすように、上記のよ
うにして得た輪郭画像j′は、必要な輪郭線の画素
並びに不整であつたり、または途切れていたりす
ることが応々にしてある。このような画像の乱れ
を補正して、一層高画質の輪郭画像を得るため
に、さらに、輪郭画像j′を補正回路(1)５０、補正
回路(2)６０によつて補正処理する。

補正回路(1)５０は、輪郭画像j′中の輪郭線の画
素並びに補正するもので、その構成を第６図に示
す。

論理演算回路５１は下記の論理演算方法にした
がい、画像e′を参照して画像j′を処理し、処理結
果を信号ｋとして出力する。

(i) 輪郭画像j′の注目画素ｔのレベルj′(t)が“１”
（黒画素）で、骨格画像e′の対応画素のレベル
e′(t)が“０”（白画素）のとき、骨格画像e′の
注目画素ｔの斜め方向に隣接する４画素のレベ
ル（第１２図のe′¹ _t〜e′⁴ _t）を調べ、次の(ii)の処
理を行なう。

(ii) e′¹ _t〜e′⁴ _tのいずれか１つだけが“１”（黒画
素）のとき、その黒画素と注目画素ｔを結ぶ方
向と直交する２画素（画像j′の）のレベルを調
べ、次の(iii)の処理にすゝむ。例えば、第１２図
のe′¹ _tだけが“１”のときは、第１３図に示す
ように、注目画素ｔの右上と左下の画素のレベ
ルj′² _t，j′³ _tを調べて、(iii)にすゝむ。

(iii) 上記の(ii)の処理で調べた２画素のレベルが共
に“１”（黒画素）のとき、注目画素ｔに対応
する出力信号ｋのレベルｋ(t)を“０”（白画
素）にする。つまり、注目画素ｔを白画素に変
える。

(iv) 上記の(iii)の処理で黒画素から白画素に置き替
えられなかつた画素（画像j′の）、および上記
の(i)、(ii)の条件に該当しなかつた画素について
は、出力信号ｋのレベルを対応画素のレベルと
同一とする。

以上の処理によつて、１処理画位分の輪郭画像
j′を補正（つぶれ補正）した画像k′が記憶回路５
２に記憶される。

つぶれ補正後の輪郭画像k′には、輪郭線の不要
な途切れが含まれていることがあり、これを連結
するための処理を行なうのが次段の補正回路(2)６
０であり、その構成を第７図に示す。端点検出回
路６１は、画像k′の輪郭線の端点を検出し、その
位置情報ｌを記憶回路６２に書き込む。連結処理
回路６３は記憶回路６２から与えられる端点位置
情報l′に基づき、画像k′の途切れ部分の連結処理
を行ない、出力ｍを記憶回路６４に書き込む。こ
のようにして、記憶回路６４に補正処理された１
処理単位分の輪郭画像m′が記憶される。

端点検出回路６１の端点検出アルゴリズムは、
次の通りである。

(i) 画像k′の注目画素ｔのレベルk′(t)が“１”
（黒画素）のとき、周囲の８画素のレベル（第
１４図のk′¹ _t〜k′⁸ _t）を調べ、次の(ii)または(iii)
の
処理を行なう。

(ii) 上記のk′¹ _t〜k′⁸ _tのいずれか１つのみが“１”
（黒画素）のとき、注目画素ｔを端点として記
憶回路６２に登録する。

(iii) 上記のk′¹ _t〜k′⁸ _tのいずれか連続した２つの
み
が“１”のとき、注目画素ｔを端点として登録
する（例えば、k′¹ _tとk′² _tが“１”でk′³ _t〜k′⁸ _tが
“０”のとき、k′⁸ _tとk′¹ _tが“１”で他が全て
“０”のときなど）。

(iv) 上記の(i)〜(iii)の条件に該当しない注目画素は
端点として登録しない。

連結処理回路６３による連結処理について、第
１５図を参照して以下に説明する。

(i) 画像k′の注目画素ｔが上記の端点検出処理に
よつて端点として登録されているとき、この注
目画素ｔに接続する黒画素（第１５図の〇印の
画素）がない方向の画素（第１５図の×印の画
素）を調べ、この画素中に別の端点として登録
された画素（第１５図の◎印の画素）があれ
ば、両端点画素の間の画素（第１５図の△印の
画素）を“１”（黒画素）にする。

(ii) 上記の(i)の条件に該当しない画素はそのまま
とする。

上記の画像k′とm′を、第９図ホとヘにそれぞ
れ模式的に示す。同図から明らかなように、画像
m′は補正処理前の輪郭画像j′中の画素並びの乱れ
や途切れが補正されており、画質が大幅に向上し
ている。

最後に、上記の骨格画像e′と輪郭画像m′は画像
合成回路７０で処理され、ノイズの無い入力画像
の２値化画像に合成される。この画像合成回路７
０は第８図に示す構成であり、論理和演算回路７
１で画像e′と画像m′の注目画素ｔのレベルe′(t)と
m′(t)の論理和演算を行ない、レベルｎ(t)＝e′(t)∨
m′(t)の信号ｎを記憶回路７２に書き込む。かく
して、１処理単位分の入力画像の２値化画像
n′（第９図トに模式的に示す）が記憶回路７２に
記憶される。

第１図において、演算制御回路８０は前記の設
定パラメータや必要なタイミング類を各回路に供
給する回路である。

前記実施例では、各処理を個別の回路で実行す
る構成として説明したが、複数の処理を共通の回
路上で実行するようにしてもよい。各処理はハー
ドウエアに全面的に依存して行なつても勿論よい
が、マイクロプログラムやプログラムによつて処
理を実行するようにしてもよい。また各処理段階
は直列的に実行しなければならないというもので
はなく、いくつかの処理を並列的に実行すること
も可能である。さらに、各処理段階の画情報を記
憶するための記憶域は、共通の記憶回路の記憶域
を静的または動的に割り振るようにしてもよい。

本発明の方法は以上に詳述した如くであり、地
肌汚れなどの多い原稿や、地肌濃度レベルの高い
着色紙原稿などのノイズの多い入力画像から、ノ
イズが極めて少なく、かつ必要な画情報をほぼ完
全に保存した２値化画像を得ることができ、その
効果は顕著である。

なお、以上の説明では黒画素によつて画像を表
わした場合を想定したが、黒地に白画素で文字な
どを表わした画像についても、濃度レベル関係を
逆にすれば、本発明を同様に適用できることは勿
論である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明を実施するための装置の一例を
示す概略ブロツク図、第２図ないし第８図は第１
図中の各回路の詳細ブロツク図、第９図は各処理
段階における画像の模式図、第１０図ないし第１
５図は第１図の各回路の動作を説明するための図
である。 １０…前処理回路、１１，３３…最大値検出回
路、１２…平均値検出回路、１３…Ａ／Ｄ変換回
路、２０…骨格画像抽出回路、２１…高閾値２値
化回路、２２，３２，３６，４２，５２，６２，
６４，７２…記憶回路、３０…微分２値化回路、
３１…微分演算回路、３４…２値化閾値設定回
路、３５…比較回路、４０…輪郭画像抽出回路、
４１，５１…論理演算回路、５０，６０…補正回
路(1)、(2)、６１…端点検出回路、６３…連結処理
回路、７０…画像合成回路、７１…論理和演算回
路。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ 入力画像からノイズの除去された２値化画像
   を得る方法であつて、 上記入力画像の画素濃度の平均レベルを検出
   し、該入力画像から該平均レベル未満の濃度レベ
   ルの画像部分を除去した前処理画像を求める第１
   段階と、 上記前処理画像を十分に高い閾値で２値化して
   骨格画像を求める第２段階と、 上記前処理画像を微分し、２値化して輪郭画像
   を求める第３段階と、 上記骨格画像を参照して、上記輪郭画像から骨
   格画像の黒画素に隣接しない黒画像部分を除去し
   た輪郭画像を求める第４段階と、 上記第４段階で求めた輪郭画像について、上記
   骨格画像を参照して、輪郭線のつぶれ、途切れを
   補正する第５段階と、 上記第５段階による補正後の輪郭画像と上記骨
   格画像を論理和して２値出力画像とする第６段階
   とからなることを特徴とするノイズ除去方法。