JPH03125569A - 画像２値化装置 - 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〉 本発明は、ファクシミリ等の通信機器や、複写機、文書
画像データベース入力装置等に用いられるもので、文書
画像等を２値化して２値画像を得る画像２値化装置に関
するものである。

（従来の技術〉 従来、このような分野の技術としては、文献１；吹抜著
ｒＦＡＸ、ＯＡのための画像の信号処理」初版（昭５７
−１０−２０＞日刊工業新聞社、Ｐ、５−２５、 文献２；特開昭６１−１０３３７２号公報、等に記載さ
れるものかあった。以下、その構成を図を用いて説明す
る。

第２図は、前記文献２に記載された従来の画像２値化装
首の一構成例を示すブロック図である。

この画像２値化装置は、写真等の中間調濃度の画素を含
む多値画像を最適２値化して２値画像を得るもので、ク
ロックパルスＣＬＫに同期して動作する前画素記憶回路
１、前々画素記憶回路２及び真上画素記憶回路３の他に
、決定回路４−１〜４−３、平滑化回路５、比較器６、
論理回路７、及び符号化回路８を備えている。

この種の装置では、画素の濃度ＩＮが入力されると、前
画素記憶回路１、前々動索配憶回路２及び真上画素配憶
回路３に記憶された注目する画素の濃度とその近傍の画
素の濃度との差分値に従って、決定回路４−１〜４−３
ににり注目する画素を近傍の画素対応に白、黒、及び不
明に分類して論理回路７に入力する。注目する画素の濃
度とその近傍の画素の濃度とを平滑化回路５で平滑化し
た濃度は、閾値ｔｈを入力する比較器６により、デイザ
（ｄ：ｔｈｅｒ、網点）化して論理回路７に入力する。

論理回路７は、決定回路４−１〜４３の出力に黒がある
ときは、注目画素の２値化出力として黒をｍ力し、決定
回路４−１〜４−３の出力に黒が全くなく、白があると
きは注目画素の２値化出力として白を出力する。また、
論理回路７は、決定回路４−１〜４−３の■ノｊが、全
て不明のときは比較器６の出力を、注目画素の２値化出
ノフとして出力する。この論理回路７の出力は、符号化
回路８で符号イヒされて出力（ＯＵＴ＞される。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記構成の装置では、次のような課題か
あった。

（ａ）　　前記文献２等に記載され！ご従来の最適２値
化を行う画像２値化装置では、注目する画素単位に中間
調画像部分の画素であると判定し、デイザ法２値化を用
いて２値化を行ったり、それ以外の非中間調間両像部分
の画素（黒、白）であると判定し、単純にある固定閾値
をもって２値化（単１ｌｉＬＩ！２値化）を行ったりし
ている。そのため、実際に読み込まれた多値画像データ
において、写真等のような中間調画像領域の部分の画素
であるのにもかかわらず、非中間調画像部分の画素であ
ると誤って判定され、単純に２値化されてしまうことか
あった。

例えば、背景と物体とで構成されている写真を読み取っ
て文献２のような最適２値化処理を行った場合、背景と
物体との境の部分（エツジ部分）は、濃度差が大きいた
め、前記のような誤判定か起きてしまう。

＜ｂ＞　　前記（ａ＞において、逆に文字、図表といっ
た非中間調画像領域の部分の画素であるのにもかかわら
ず、中間調画像部分の画素であると誤って判定され、デ
イザ法により２値化されてしまう。

例えば、線幅の太い文字を読み込んで、文献２のような
最適２値化処理を行った場合、線内部分のｉＲ度変（Ｌ
か小さいため、前記のような誤判定が起きてしまう。

前記（ａ）、（ｂ）に）小べたように、従来の最適２値
化だけで生成された２値画像は、あるレベル以上に画質
を向上させることが困難であり、未だ技術的に十分満足
のゆくものが得られなかった。

本発明は、前記従来技術が持っていた課題として、ある
レベル以上の画質を持った２値画像をｊｑることが困難
である点について解決した画像２値化装置を提供するも
ので必る。

（課題を解決するだめの手段） 本発明は前記課題を解決するために、中間調濃度の画素
を含む文書画像等を最適２値化して２値画像を得る画像
２値化装置において、前記２値画像を入力してその２値
画像の情報領域（例えば、黒画素領域）を外接矩形化し
て外接矩形（長方形及び正方形）の特徴及びその外接矩
形内の２値画像の特徴を検出する外接矩形検出手段と、
前記外接矩形の特徴とその外接矩形内の２値画像の特徴
とから前記外接矩形の属性（例えば、中間調領域と非中
間調領域）を判別づる属性判別手段と、前記属性判別手
段で判別された属性に含まれる領域に対して属性別にそ
の属性に応じて選択的に２値化処理を行う選（Ｊ（２値
化手段とを、設けたものである。

前記外接矩形検出手段は、閾値丁ト１（例えば、１〜４
画素に設定）以上の黒画素が全く存在しない白ライン及
び白カラムに囲まれる領域を、最小切り出し範囲まで切
り出し処理を繰り返し実行して検出する構成にしてもよ
い。

前記属性判断手段は、例えば、中間調領域候補の抽出手
段と、その判定処理を行う中間調領域判定手段とを備え
ている。

ここで、前記中間調領域候補の抽出手段は、例えば外接
矩形の面積Ｓと閾値Ｃとを比較してＳ〉Ｃの場合にはそ
の面積Ｓを中間調領域候補として検出するにうに構成さ
れる。前記中間調領域判定手段は、例えば主走査方向、
副走査方向の白から黒へ反転した回数か、ａ×ｓ＋ｂ（
但し、ａ、ｂ任意定数、ｓ：外接矩形の大きさ一縦方向
の画素数×横方向の画素数）より大きいとき、これを中
間調領域と判定し抽出するように構成される。

前記選択２値化手段は、例えば非中間調領域と判別され
た外接矩形に対しては単純２値化、エツジ強調等の非中
間調を表現するための２値化処理を行い、中間調領域と
判別された外接矩形に対してはデイザ等の中間調を表現
覆るだめの２値化処理を行う構成にしてもよい。

（作　用） 本発明によれば、以上のように画像２値化装置を構成し
たので、外接矩形検出手段は、最適２値イヒされた画像
に対し、例えば、閾値ＴＨ（ＴＨ；１〜４が適当）以上
の黒画像が全く存在しない白ライン、白カラムに囲まれ
る情報領域を、これ以上の切り出しは行えないという所
まで処理を繰り返し行い、その領域を外接矩形化して抽
出する。

属性判別手段は、外接矩形検出手段で抽出された外接矩
形特徴とその矩形内の特徴から、これを例えば中間調領
域と非中間調領域との属性に判別する。選択２値化手段
は、例えば、中間調領域と判別された外接矩形の領域に
ついては、デイザ法２値化等の中間調を表現覆るだめの
２値化処理を行い、非中間調領域と判別された外接矩形
の領域については、単純２値化、エツジ強調等の非中間
調を表現するための２値化処理を行う。従って、前記課
題を解決できるのである。

（実施例） 第１図は、本発明の一実施例を示す画像２値化装置の構
成１０ツク図である。

この画像２値化装置は、多値画像を最適２値化して２値
画像を得る最適２値化処理手段２０と、前記２値画像を
入力して領域の抽出、属性の判別を行い、属性別に示さ
れる領域についてその属性に合った２値化処理を行う２
値画像生成処理手段３０とを備え、ディジタル・シグナ
ル・プロセッサ（以下、ＤＳＰという）等で構成されて
いる。

最適２値化処理手段２０は、ＣＣＤ　（Ｃｈａｒｇｅ　
Ｃｏｕｐｌｅｄ　ＤｅＶｉＣｅ　）等のイメージセンサ
を有し、そのイメージセンサににり情報媒体を走査して
多値画像を得る読取部２１を備えている。この読取部２
１の出力側には、読み取った多値画像を格納するＲＡＭ
　（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等の
多値画像メモリ２２と、その多値画像メモリ２２内の多
値０ 画像を最適２値化してその特徴、性質を失うことなくあ
る程度の画質を持った２値画像に変換する最適２値化手
段２３とが、接続されている。さらに、最適２値化手段
２３の出ノフ側には、その最適２値化手段２３で変換さ
れた２値画像を格納するＲＡＭ等の２値画像メモリ２４
が接続されている。

２値画像メモリ２４に格納された２値画像を走査する２
値画像生成処理手段３０は、最適２値化して得られた２
値画像を入力し、その２値画像の情報領域（例えば、黒
画素領域）を外接矩形化して抽出する外接矩形検出部３
１を備えている。外接矩形検出部３１の出力側には、そ
の外接矩形検出部３１で検出された外接矩形の位置を保
存するＲＡＭ等の外接矩形位置メモリ３２と、前記抽出
した外接矩形特徴とその矩形内の２値画像の特徴から外
接矩形を中間調領域と非中間調領域に分類する属性判別
部３３とが、接続されている。

属性判別部３３の出力側には、属性判定別に外接矩形の
位置を保存するＲＡＭ等の中間調領域位置メモリ３４及
び非中間調領域位置メモリ３５と、選択２値化部３６と
か、接続されている。選択２値化部３６では、分類され
た外接矩形か中間調領１或と判別されたものは、デイザ
法２値化等の中間調を表現するための２値化処理を、ま
た非中間調領域と判別されたものは、単純２値イヒ、エ
ツジ強調等の非中間調を表現するための２１ｉ化処理を
、それぞれ実行する機能を有している。この選択２値化
部３６の出力側には、その選択２値化部３６で新たに生
成された２値画像を保存するＲＡＭ等の２値画像生成メ
モリ３７が接続されている。

なお、外接矩形検出部３１及び外接矩形特徴メモリ３２
で外接矩形検出手段か、属性判別部３３、中間調領域位
置メモリ３４及び非中間調領域位置メモリ３５で属性判
別手段が、選択２値化部３６及び２値画像牛成メモリ３
７て選択２値化手段が、それぞれ構成されている。

以上のように構成される画像２値化装置の動作（Ｉ）〜
（ＩＶ）を、第３図〜第］３図を参照しつつ説明する。

（Ｉ＞　　最適２値化処理手段２０の動作１ ２ 読取部２１は、情報媒体を走査して多値画像を出力し、
それを多値画像メモリ２２に格納する。

この読取部２１ての読み取り解像度は、細かい程良く、
８本／ｍｍ以上の解像度か適当で必る。最適２値化手段
２３は、多値画像メモリ２２内の多値画像データを読み
込み、その多値画像データにおいて局所領域での濃度差
分値の絶対値の大きさから、中間調画像部分と非中間調
画像部分に分類する。この最適２値化手段２３では、非
中間調画像部分と判別した場合には、単純に固定閾値で
２値化（単純２値化〉を行い、一方、中間調画像部分と
判別した場合は、デイザ法で２値化を行い、２値画像を
生成する。これらの最適２値化処理は、例えば前記文献
２に記載された方法等で実行すればよい。

以上の最適２値化処理により、文字、図表といった非中
間調情報部分は、白と黒の境のエツジ部分のくっぎりと
した画像となり、一方、写真等の中間調情報部分は、新
聞等で見られるデイザ画像となり、これらか合成されで
ある程度の画質の２値画像か得られる。この２値画像は
、２値画像メモリ２４に格納される。

（ｎ）　　外接矩形検出手段の動作 最適２値イヒ手段２３によって１昇られた２値画像メモ
リ２４中の２値画像データの主走査方向を、Ｘ及びＹ軸
方向のいずれとしても良いか、この実施例では２値画像
データの主走査方向をＸ軸方向、及び副走査方向をＹ軸
方向とする。以下、第３図及び第４図を参照し、外接矩
形検出手段の動作を説明する。

第３図は第１図中の外接矩形検出手段の動作例を示すフ
ローチャート及び第４図は外接矩形検出手段を説明する
図て必る。なお、第３図中の８５０〜３６７は処理ステ
ップを示し、第３図及び第４図中の口は階層、ｍはＸ方
向に切り出された領域番号、ｎはＸ方向に切り出された
領域番号である。また、第４図中の４０は背景パターン
、４１は情報領域（黒画素領域）である。

先ず、外接矩形検出部３１では、第３図の８５０−８５
２において、ｉ、ｎ、ｍをそれぞれ初期３ １４−・ 値１に初期イヒする。そして、領域始点座標（ＸＳ（ｉ
−１，ｍ）・　　　（ｉ−１，ｎ＞〉及び終点Ｓ 座標（ｘｏ（ｌ−１，ｍ）・　　　（ｉｌ、ｎ＞）ｙｅ に対し、ｙ軸方向について領域を複数個（ｎ個）の領域
に切り出す処理を行う（３１０６）。

この切り出し処理について、第５図のＸ方向のリリ出し
処理を説明する図を用いて説明する。、始点座標（ＸＳ
（Ｈ１，ｍ）、　　　（ｉ−１，ｎ）ＶＳ ）、終点座標（Ｘｅ（ｌ−１，ｒＴｌ）、　　　（ｙｅ １、ｎ））で示される背景パターン４０上の情報領域４
１に対して、Ｘ方向に黒画素が１つでも存在する黒ライ
ンを検出し、そのラインのＸ座標値を始点ｙ座標として
抽出する。次いて、Ｘ方向に黒画素が１つも存在しない
白ラインが連続して、閾値１川」を超える白ラインを検
出し、そのラインの（丁ト１＋１〉前の黒ラインのＸ座
標値を終点Ｘ座標値として抽出する。ここで、中間調濃
度情報が、例えば１画素当り４ヒツト（１６階調〉に量
子化されでいる場合、解像度の点から、閾値ＴＨの値は
１〜４画像の範囲で設定覆ることが適当である。

以上の操作を領域（ＸＳ　（１１，ｍ）、ＶＳ（ｉ−１
，ｎ））・　（ｘｏ（ｉ−１，ｍ＞・ｙｏ（ｉ−１，ｎ
＞）の全てのｙ軸について行い、ｎ個の領域（ＸＳ（ｉ
−１，ｍ：ｌ　　　　（ｉ、ｎ））５ （ｘｏ（ｉ−１，ｍ）・　　　（ｉ、ｎ））（ｎｅ −１，２，・・・・・・）を切り出す−０この時、領域
（Ｘｙｓ　　　　　　　　（ｘｅ ８（０，１＞・　（０，１＞・　　（０，１＞、ｙｅ（
０，１＞）は初期値として予めセラ１礼でおくが、その
値は２値画像データの全領域を示す。

検出された連続する白ラインの数か閾値下口を超えない
間に黒ラインを検出した場合、上下の領域は同領域と判
断して処理の継続を行い、連続する白ラインが閾ＴＨを
超えるまで繰り返し行う。

また、黒ラインのＸ座標値が’Ｊｅに−ｑ、ｎ＞と等し
くなる場合はｙｅ（ｉ−１，ｎ＞を終点Ｘ座標値として
抽出し、Ｘ座標値がｙｅ（ニー１゜、）となったら処理
を終了する。

このようにして領域（ＸＳ（ｉ−１，ｍ＞、ｙ５ ６ Ｓ（ｉ−１，１））、（Ｘｅ（ｉ−１１ｍ）、ｙｅ（ｉ
−１，ｎ））に対し、Ｘ方向に切り出されたｎ個の領域
（ＸＳ（ｉ−１，ｍ＞、　　　（ＶＳ ｎ＞）・（ｘｏ（ｉ−１９ｍ）・　　（ｉ−１゜ｙｅ ｎ））（ｒｌ−１，２，３・・・・・・〉について、そ
のｎ個の始点、終点、終点ｙ座標を外接矩形位置メモリ
３２に保存する（８５４）。第４図に示すｉ−１の時の
ｎの値が１．２．３で示されるＸ方向に切り出された領
域が、その処理結果例を示す。

次に、第３図の３５３でＸ方向に切り出された１個０領
域（ｘ８（ｉ−１，ｍ）・　　　（ｉ、　ｎ）ＶＳ ”Ｘｅ（ｉ−１，ｍ）・（ｉ、ｎ）） ｙｅ （ｎ＝１．２．３．・・・・・・）について、以下の処
理を行う。先ず、初期値１てｎの値を初期化する（Ｓ５
５）、そして領域始点座標（ＸＳ（１１゜ｍ）、　　　
（ｉ、ｎ））、終点座標（Ｘｅ（Ｈ−ＶＳ １、ｍ）、　　　（ｉ、ｎ））に対し、Ｘ軸方向にｙｅ ついて領域を複数個（ｍ個〉の領域に切り出す処理を行
う（８５６）。

この切り出し処理について、第６図のＸ方向の切り出し
処理を説明する図を用いて３１明する。始点座標（ＸＳ
（ｉ−１，ｍ）、　　　（ｉ、ｎ））、ＶＳ 終点座標（Ｘｅ　（Ｈ１，ｍ戸　　　（ｉ、ｎ））ｙｅ で示される背景パターン４０−トの情報領域４１に対し
て、Ｘ方向１こ黒画素か１つでも存在する黒カラムを検
出し、そのカラムのＸ座標値を始点Ｘ座標として抽出す
る。次いて、Ｘ方向に黒画素が１つも存在しない白カラ
ムが連続して閾値下Ｈを超える白カラムを検出し、その
カラムの（ＴＨ＋１＞前の黒カラムのＸ座標値を終点Ｘ
座標値として抽出する。ここで、閾値下Ｈの値は１〜４
画素の範囲で設定することか適当である。

以上の操作を領域（ＸＳ　（１１，ｍ）、　ｙＳ（ｉ、
ｎ）’　　（Ｘｏ（ｉ−１，ｍ）・　　　（ｙｅ 、））の全てのｙ軸について行い、ｍ個の領域（ＸＳ（
ｉ、ｍ）・　　　（ｉ、ｎ）’（ｘ０Ｓ （５ｍ＞、　　　　＜　１．　ｎ））（ｍ＝１．２，３
゜ｙｅ ・・・・・・）を切り出す（３５６）。検出された連続
する白カラムの数か閾値ＴＨを超えない間に黒カラムを
検出した場合、左右の領域は同領域と判断し７ ８ て処理の継続を行い、連続する白カラムが閾値下Ｈを超
えるまで繰り返し行う。また、黒カラムのＸ座標値がＸ
ｅ（ｌ−１，ｍ＞と等しくなる場合はＸｅ（ｉ−１２ｍ
）を終点Ｘ座標値として抽出し、Ｘ座標値がｘｅ（ｉ−
１２ｍ）となったら処理を終了する。

このようにして領域（ＸＳ（ｉ−１，ｍ＞、”Ｓ（ｉ、
ｎ）＞（ｘｏ（ｉ−１，ｍ）・　　　（ｙｅ ｎ））に対し、Ｘ方向に切り出されたｍ個の領域（Ｘ５
（ｉ、ｍ）・　　　（ｉ、ｎ）　）（ｘｏ（ｉ。

５ １１１）、　　　　（１，、））＜ｍ＝１．２，３．・
・・・・・）ｙｅ について、そのｍ個の始点、終点Ｘ座標を外接矩形位置
メモリ３２に保存する（３３２）。第４図に示す１＝１
．ｎ＝１の時のｍの値が１，２で示されるＸ方向に切り
出された領域が、その処理結果例を示す。

以上の手ｊ頃で処理を行い、階層１におけるｍの値とｎ
の値がそれぞれ１，１のみであった場合（３５８）、領
域始点座標（ＸＳ（ｉ、１）、ｙｓ（ｉ、１））、終点
座標（Ｘｅ（ｉ、１）、ｙｅ（ｉ、１））を外接矩形領
域として抽出しくＳ５９〉、その始点、終点座標を外接
矩形位置メモリ３２に保存する（３６０）。次いで階層
ｉの値をディクリメント（減分〉しく３６１）、μ皆層
；番口の全てのｎについで行ったかどうかを判定する＜
３６２＞。もし全てのｎについて行っていれば、次に階
層１番目の全てのｍについて行ったかどうかを判定しく
５６３）、もし全てのｍについて行っていれば、この第
３図の全ての処理を終了する（８６４）。

一方、３５８てツーの場合、階層ｊの値をインクリメン
ト（増分）Ｌ　（３６７）　、３５２の処理に戻る。ま
た、３６２てツーの場合、ｒ］の個をインクリメンｌ〜
しく５６５）　、３５６の処理に戻り、同様に３６３で
ノーの場合、ｍの値をインクリメントしく３６６）　、
８５３に戻る。

以上のように、外接矩形検出部３１ては、第４図に示す
ような階層的手段を用いて、閾値ＴＨ以上の白ライン及
び白カラムに囲まれる領域を、これ以上の切り出しはな
いという所まで処理を繰り９ ０ 返し行い、最終的に切り出された領域（２値画像データ
の全領域）を外接矩形として検汁１し、その全ての外接
矩形の位置を示す始点座標、終点座標を外接矩形位置メ
モリ３２に保存する。

（１）　　属性判別手段の動作 属性判別部３３は、外接矩形位置メモリ３２の内容を読
み出し、検出された外接矩形全てについて、その外接矩
形特徴とその矩形内の特徴から、これを中間調領域と非
中間調領域の２つの領域に分類する処理を行う。この処
理の一例を第７図に示す。第７図は、第１図の属性判別
手段のフローチＶ−トである。

全ての外接矩形を（ｘｓ−ｙｓ・）（ｘｅｊ。

Ｊ’　　　Ｊ Ｖｅｊ）（ｊ−１，２，３，・・・・・・）で表すとす
る。

先ず、初期値１でｊの値を初期化する（３７０）。

次いで、外接矩形（ｘｓ・　ｙｓ・）（ＸＪ。

Ｊ’　　　　　Ｊ ｙｅｊ）について中間調領域候補の抽出を行い（３７１
）、その外接矩形が中間調領域候補と判定されたら、そ
の抽出した外接矩形が実際に中間調領域なのか否かを矩
形内の２値画像の￥ｆ徴から判定する処理（３７２）を
行う。その結果、入力した外接矩形が中間調領域である
と判別されたら、その外接矩形の始点、終点座標を中間
調領域位階メモリ３４に保存する（３７３）。

一方、３７２で非中間調領域であると判別されたら、そ
の外接矩形の始点、終点座標を非中間調領域位置メモリ
３５に保存する＜８７４．）。そしてこれらの処理を全
ての外接矩形（ｘｓ；、ｙｓ、＞（ｘｅｊ、　ｙｅｊ）
について行ったかどうかを判定しく３７５）、全ての外
接矩形について行ったと判定されたら、この処理は終了
する（３７６）。

もし、Ｓ７５で全ての外接矩形について行っていないと
判定されたら、ｊの値をインクリメントしく３７７）、
３７１の’ｉｔ！ＩＩ！理に戻る。３７１の処理で中間
調領域候補と判定されなかったら、その外接矩形の始点
、終点座標を非中間調領域位置メモリ３５に保存しく３
７４）、次に３７５の処理を行う。

以上が属性判別部３３の一連の動作でおるが、１ ２ 第８図〜第１２図を参照しつつ、８７１．３７２につい
て詳細に説明する。

第８図は、３７１の中間調領域候補の抽出の動作の一例
を示すフローヂャート、第９図は、解像度８本／ｍｍの
時の外接矩形面積に対する、その矩形内の縦方向、横方
向の白から黒へ反転した回数との関係を示す図である。

第９図の横軸に注目すると分るように、外接矩形の面積
の大小で中間調領域の候補としである程度絞ることが出
来る。そこで、この特徴を基に、第８図に示される方法
で中間調領域の候補の抽出を行う。

第８図において、外接矩形（ＸＳｊ、ＶＳｊ）（ｘｅ、
ｊ、’：Ｊ（ｇ＞を入力しく３８０）　、ｘ軸の長さ（
ｘｅ」−ｘｓｊ＋１＞の値と、ｙ軸の長さ（ｙｅ・−ｙ
ｓｊ＋１）の値との積により、外接矩形の面積Ｓを求め
る（３８１）。そして得られた面積Ｓが閾値Ｃよりも大
きかったら（Ｓ８２）、この外接矩形は中間調領域候補
と判定され（３８３）、処理を終了する（３８４）。８
８２で面積Ｓか閾値Ｃより〜し小さかったら、この外接
矩形を非中間調領域と判定しくＳ８ｂ＞、処理を終了す
る（　Ｓ　８４）。

第１０図【よ、第７図の判定処理の動作の一例を示すフ
ローヂャ−１へである。

第７図にお【プる３７１の処理で、中間調領域候補と判
定され抽出された外接矩形は、次にぞの抽出した外接矩
形か実際に中間調領域なのか否かを矩形内の２値画像の
特徴から判定する処理を行う。

これは前記第９図から明らかなように、外接矩形の面積
が閾値Ｃより大きい外接矩形に関しＣ（外接矩形の面積
が閾値Ｃより小さいものに関してはＳ７１より除かれて
いる＞　、ｙ＝ａｘ＋ｂ　（ａ。

ｂ；ある固定値、Ｘ；外接矩形の大きさＳ）で表わされ
る境界線より白から黒の反転回数が大きいか小さいかで
′、中間調領域であるか非中間調領域であるかの判別が
−（きる。そこで、この特徴を基に、第１０図に示され
る方法で、中間調領域て必るか否かの判別を行う。

先ず、第７図の３７１で中間調領域候補と判定３ ４ され抽出された外接矩形（Ｘｓｊ、ｙｓｊ）　（ｘｅ　
ｊ、ｙ　ｅ　３　）を入力しく３９０）　、初期値Ｏて
カウント手段を初期化する（Ｓ９１）。そして、２値画
像データ中のｙｓ・からｙｅｊに走査しつ」 つ、順次ＸＳｊからＸ　ｅ　、ｊに走査する過程におい
て、白から黒へ反転したらカウント手段をインクリメン
１〜する（３９２）。

これは第１１図の説明図から明らかなように、各ｙにつ
いてＸ方向に矢印の方向に走査し、白から黒（パタンＰ
］からパタンＰ２＞へ反転したら、カウント手段をイン
クリメントするものである。

さらに、同２値画像データ中のＸ　Ｓ　Ｊかｅｘｅ。

に走査しつつ、順次ｙＳ　」からｙｅｊに走査する過程
において、白から黒へ反転したらカウント手段をインク
リメン１〜する（３９３＞。これは同様に、第１２図の
説明図から明らかなように、各Ｘについてｙ方向に矢印
の方向に走査し、白から黒（パタンＰ１からパタンＰ２
＞へ反転したら、カウント手段をインクリメントするも
のでめる。

次いて、Ｓ８１で求めた外接矩形の大きさＳから、３ｘ
ａ＋ｂ　（ａ、ｂ：ある固定値）の値を求め、３９２と
８９３で得られたカラン１−手段の値が、その求めた値
よりも大きいと判定されたら（３９４）、この外接矩形
を中間調領域と判定しく３９５）、処理を終了する＜３
９７＞。３９４でカラン１〜手段の値が求めた値よりも
小さいと判定されたら、この外接矩形を非中間調領域と
判定しく５９６）　、処理を終了する（３９７）。

なお、前記の説明では、白から黒へ反転したらカラン１
〜手段をインクリメントするとしているが、これは、黒
から白へ反転したらカラン１〜手段をインクリメントす
るとしても良いし、白から黒、黒から白と反転したらカ
ウント手段をインクリメントするとしても良い。

（１ｖ）　　選択２値化手段の動作 選択２値化部３６は、属性判別部３３て外接矩形が中間
調領域であるのか、非中間調領域であるのかに判別され
たものに対し、前者の場合については、デイザ法２値化
等の中間調を表現するだめの２値化処理を行い、後者の
場合については、単５ ６ 純２値化、エツジ強調等の非中間調を表現するだめの２
値化処理を行うものである。この動作例を第１３図に示
す。

第１３図は、選択２値化手段のフローチャートである。

ここで、属性判別部３３て、中間調領域と判別された外
接矩形を（ＸＳｋ、ｙＳｋ）（Ｘｅｋ。

ｙｅｋ）（ｋ＝１．２．３．−−−−−−＞で表し、非
中間調領域と判別された外接矩形を（ＸＳＩ、ｙＳＢ　
）　　（Ｘｅ１１　、　Ｖｅｆｆｌ　）　　（ｊ　＝１
．２．３．・・・・・・〉で表す。また、２値画像を表
現覆るために、１画素を１ビツトで表し、情報バタン色
（黒）を１、背景バタン色（白）をＯで表現する。

先ず、２値画像生成メモリ３７を初期値する。

これは、背景バタン色（白）であるＯを２値画像生成メ
モリ３７に代入するものである。そして、初期値１でｋ
の値を初期化する（３１００）。次いで、多値画像デー
タ中の中間調領域と判別された外接矩形（ＸＳｋ、ＶＳ
ｋ）（Ｘｅｋ、Ｖｅｋ）の範囲を中間調２値化処理しく
３１０１）、その結果を２値画像生成メモリ３７中の同
じ位置くＸ８に、ｙｓｋ）（ｘｅｋ、ｙｅｋ）に保存す
る（３１０２）。ここで、中間調２値化処理は、例えば
前記文献１の１６〜２５ページ記載の方式等によって実
用可能で必る。

３１０３により、全ての中間調領域と判別された外接矩
形（ＸＳｋ、ＶＳｋ）（Ｘｅｋ、Ｖｅｋ）について行っ
たと判定されたら、３１０５により、初期値１てｇの値
を初期化する。次いて、多値画像データ中の非中間調領
域と判別された外接矩形（ｘｓ！Ｊ、￥８１　）＜ｘｅ
ｌ　、Ｖｅｆｆｌ　）の範囲を非中間調２値化処理しく
５１０６）、その結果を２値画像生成メモリ３７中の同
じ位置（ＸＳｆＪ。

ＶＳＢ　）（ＸｅｆＪ、ｙｅ４））に保存する（３１０
７）。ここで、非中間２値化処理は、例えば前記文献１
の５〜１５ページ記載の方式等によつ−Ｃ実現可能でお
る。

３１０８により、全ての非中間調領１人と判別された外
接矩形（ＸＳｆＪ、Ｖ！Ｊ＋）（Ｘｅｌ　、　ｙｅり）
について行ったと判定されたら、８１１０て７ ８ 処理を終了する。

一方、３１０３で、全ての中間調領域と判別された外接
矩形について行っていないと判定されたら、ｋの値をイ
ンクリメントしく３１０４）、５１０１の処理に戻る。

また、３１０８で、全ての非中間調領域と判別された外
接矩形について行っていないと判定されたら、ρの値を
インクリメントしく８１０９）、３１０６の処理に戻る
。

以上説明したように、本実施例では、次のような利点を
有している。

最適２値化処理手段２０によって最適２値化された画像
に対し、外接矩形検出部３１により、閾値ＴＨ’（ＴＨ
；　１〜４か適当）以上の黒画素が全く存在しない白ラ
イン、白カラムに囲まれる情報領域４１を、これ以上の
切り出しは行えないという所まで処理を繰り返し行い、
その領域を外接矩形化して抽出する。属性判別部３３で
は、検出された外接矩形の特徴とその矩形内の特徴から
、これを中間調領域と非中間調領域とに分類する。そし
て選択２値イヒ部３６において、中間調領域と判別され
た外接矩形の領域に・ついては、デイザ法２値化等の中
間調を表現するための２値化処理を行い、非中間調領域
と判別された外接矩形の領域についでは、単純２１１１
！化、エツジ強調等の非中間調を表現するための２値化
処理を行う。そのため、高画質の２値画像を生成できる
。

例えば、デイザ画像を含む文書画像を読み取った画像を
、最適２値化処理によって２値画像を生成した場合、縞
模様のような干渉か起きてしまい、画質もかなり劣化す
る。そこで、本実施例では、２値画像生成処理手段３０
により、前記のデイザ画像の領域だけを、ざらに誤差拡
散法等の２値化処理を施すことにより、画質を著しく向
上できる。

なお、本発明は図示の実施例に限定されず、種々の変形
が可能である。その変形例としては、例えば次のような
ものがある。

（ｉ）　第３図の外接矩形検出処理に代えて、情報領域
４１と情報領域４１との間隔が閾値ＴＨ以内は同領域と
して、連結領域（ラベリング処理〉による矩形領域を抽
出する処理や、境界追跡によ９ ０ る矩形領域を抽出する方法を用いて処理を行っても、外
接矩形抽出結果は同様な結果が得られ、上記実施例と同
様な効果が得られる。

（ｉｉ）　　第１図の非中間調領域位置メモリ３５は、
省略してもよい。それは、全ての外接矩形は外接矩形位
置メモリ３２に保存されており、その中から中間調領域
の位置が中間調領域値１６メモリ３４に保存されるので
、残りのものが非中間調領域の位置として保存可能であ
る。一般の文書画像の場合、非中間調領域と判別される
外接矩形の数が最も多い。そのため、非中間調領域位置
メモリ３５の省略により、メモリ容量の削減化が図れる
。

（山）　第８図の３８５は、省略してもよい。なぜなら
、外接矩形の情報は外接矩形面積メモリ３２に保存され
ており、その中から中間調領域と判別される外接矩形が
抽出されれば、残りの情報が非中間調領域の外接矩形だ
と判断できるからである。

同様の理由から、第１０図の３９６は、省略してもよい
。

（ｉｖ）　　第１図の選択２値化部３６は、例えば第１
４図のような他のフローチャートで実行することも可能
である。

即ち、第１４図において、多値画像データ全ての領域（
処理Ａ）、ｉるいは中間調領域と判別された外接矩形の
領域を除いた残りの領域（処理Ｂ）について、非中間調
２値化処理を行い（３１２０＞、その結果を２値画像生
成メモリ３７に、同じ配列にて保存する（３１２１＞。

次に、初期値１でｋの値を初期化しく３１２２＞、多値
画像データ中の中間調領域と判別された外接矩形（ＸＳ
ｋ。

ｙＳｋ）（Ｘｅｋ、Ｖｅｋ）の範囲を中間調２値化処理
しく５１２３＞、その結果を２値画像生成メモリ３７中
の同じ位置（ＸＳｋ、ｙＳｋ）（Ｘｅｋ、Ｖｅｋ）に保
存する（３１２４）。この時、８１２０″′ｃ処理Ｂに
ついて行なわれた場合は、そのまま保存ずればよいのだ
か、処理Ａについて行なわれた場合は、新たにその領域
だ【プ入れ替える。

その後、第１３図の３１０３．３１０４と同様に、５１
２５を介して処理を終了するか（Ｓ１２６＞、１ ２ Ｓ１２７でインクリメントして５１２３へ戻る。

また、第１３図のフローチャートでは、中間調領域と判
別された外接矩形について先に処理を行っているが、非
中間調領域と判別された外接矩形について先に処理を行
っても良い。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、最適２値
化された２値画像データを用いて領域の抽出、属性の判
別を行い、属性別に示される領域についてその属性に合
った２値化処理を行う構成にしたので、例えばデイリフ
画像を含む画像に対する最適２値化後の画像データは、
デイザ画像の領域だけが、さらに誤差拡散法等の２値化
処理が施され、それによって高画質の２値画像が生成で
きる。

また、例えば、外接矩形検出手段を、切り出し処理を行
う構成にしたり、属性判別手段を、中間調領域候補の抽
出手段と中間調領域判定手段等で構成したり、あるいは
、選択２値化手段を、非中間調領域と中間調領域に合っ
た２値化処理を行う構成にした場合、文書画像等を少な
い処理量で、効率良く、画質の高い２値画像を生成でき
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す画像２値化装置の機能ブ
ロック図、第２図は従来の画像２値化装置の機能ブロッ
ク図、第３図は第１図の外接矩形検出手段のフローチャ
ー１〜、第４図は第１図の外接矩形検出手段を説明する
図、第５図は第３図のＸ方向切り出し処理を説明する図
、第６図は第３図のＸ方向切り出し処理を説明する図、
第７図は第１図の属性判別手段のフローチャ−１へ、第
８図は第７図の中間調領域候補の抽出のフローチャト、
第９図は外接矩形面積に対する反転回数の関係図、第１
０図は第７図の判定処理のフローチャト、第１１図は第
１０図の３９２を説明する図、第１２図は第１０図の８
９３を説明する図、第１３図は第１図の選択２値化手段
のフローチャート、第１４図は第１図の選択２値化手段
の仙のフ目−ヂャー］・である。 ２３・・・・・・最適２値化手段、３１・・・・・・外
接矩形検３ ４ 出部、３２・・・・・・外接矩形位置メモ１バ３３・・
・・・・属性判別部、３４・・・・・・中間調領域位置
メモリ、３５・・・・・・非中間調領域位置メモリ、３
６・・・・・・選択２値化部、３７・・・・・・２値画
像生成メモリ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、中間調濃度の画素を含む画像を最適２値化して２値
   画像を得る画像２値化装置において、前記２値画像を入
   力してその２値画像の情報領域を外接矩形化して外接矩
   形の特徴及びその外接矩形内の２値画像の特徴を検出す
   る外接矩形検出手段と、 前記外接矩形の特徴とその外接矩形内の２値画像の特徴
   とから前記外接矩形の属性を判断する属性判別手段と、 前記属性判別手段で判別された属性に含まれる領域に対
   して属性別にその属性に応じて選択的に２値化処理を行
   う選択２値化手段とを、 設けたことを特徴とする画像２値化装置。 ２、請求項１記載の画像２値化装置において、前記外接
   矩形検出手段は、閾値ＴＨ以上の黒画素が全く存在しな
   い白ライン及び白カラムに囲まれる領域を、最小切り出
   し範囲まで切り出し処理を繰り返し実行して検出する構
   成にした画像２値化装置。 ３、請求項１記載の画像２値化装置において、前記属性
   判別手段は、中間調領域候補の抽出手段と、その判定処
   理を行う中間調領域判定手段とを備えた画像２値化装置
   。 ４、請求項１記載の画像２値化装置において、前記選択
   ２値化手段は、非中間調領域と判別された外接矩形に対
   して非中間調領域を表現するための２値化処理を行い、
   中間調領域と判別された外接矩形に対して中間調を表現
   するための２値化処理を行う構成にした画像２値化装置
   。 ５、請求項２記載の画像２値化装置において、前記閾値
   ＴＨは、１〜４画素に設定した画像２値化装置。 ６、請求項３記載の画像２値化装置において、前記中間
   調領域候補の抽出手段は、外接矩形の画積Ｓと閾値Ｃと
   を比較してＳ＞Ｃの場合にはその面積Ｓを中間調領域候
   補として検出する構成にした画像２値化装置。 ７、請求項３記載の画像２値化装置において、前記中間
   調領域判定手段は、主走査方向、副走査方向の白から黒
   へ反転した回数が、ａ×ｓ＋ｂ（但し、ａ、ｂ；任意定
   数、ｓ：外接矩形の大きさ）より大きいとき、これを中
   間調領域と判定し抽出する構成にした画像２値化装置。