JPH03209579A - 画像処理装置及び画像処理方法 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像の特徴を抽出する機能を有する画像処理
装置に関するものである。

〔従来の技術〕

画像の特徴抽出に関する方式は、従来、様々な方式が提
案され特に網点画像の特徴抽出に関しては、インクドツ
トの印字位置の周期性を利用した方式、インクのドツト
形状をデジタルフィルターにより検出する方式、アダマ
ール変換等の直交変換により網点構造を検出する方式な
どが提案されている。

〔発明が解決しようとしている課題〕

しかしながら、上記従来例では網点画像の様々な条件に
対応するために処理方法の複雑化、回路規模の増大を招
き、更に処理時間が長くなるという欠点があった。

例えばインクドツトの印字位置の周期性から網点画像を
抽出する場合、網点線数によって、その印字位置の周期
は異なり、又、同一線数網点画像においても走査方向と
網点構造とのなす角（みかけ上のスクリーン角）によっ
て、その周期は異なる。さらには網点画像の面積印字率
に変化する印字部の印字位置を確定する為の処理−や上
述の様々な状態に対応する周期性の抽出方法として自己
相関を利用する場合も処理は膨大なものとなる。

又例えばインクのドツト形状や網点構造を抽出する為、
アダマール変換フィルターを含めたデジタルフィルター
を用いる場合、上記網点画像の状態に対応する為に多種
類のフィルターを備えるため回路やメモリーの規模を大
きくするという欠点がある。

そこで、本発明はかかる従来技術の欠点を除去し、簡易
な構成で精度良く画像の特徴を抽出することのできる画
像処理装置を提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段及び作用〕上記課題を解決
するため、本発明の画像処理装置は入力画像データに対
して拡張処理又は、縮退処理を行う処理手段と、前記処
理手段により拡張又は縮退された前記入力画像データと
前記入力画像データとの比較に基づいて、前記入力画像
データの特徴を抽出する特徴抽出手段とを有することを
特徴とする。

上記構成において、前記処理手段は入力画像データに対
して拡張処理又は縮退処理を行い、前記特徴抽出手段は
、前記処理手段により拡張又は縮退された前記入力画像
データと前記入力画像データとの比較に基づいて前記入
力画像データの特徴を抽出する。

〔実施例〕

本発明の好ましい実施例を図面を用いて説明する。

〈実施例１〉 第１図は本発明の画像処理装置の第１の実施例を最も良
く表すブロック図で、図中、１０１は２値化回路、１０
２は２値化画像バッファメモリ、１０３は膨張化回路（
ここで「膨張化」とは画像データの画像域を拡張するこ
とを意味するものとする。）、１’０４は特徴抽出回路
、１０５は画像入力部、１０６は画像処理部、１０７は
画像出力部である。

以下、第１図に沿って詳細に説明する。

画像入力部１０５において複写機あるいはファクシミリ
のリーダ一部やコンピュータ接続のスキャナなどによっ
て読み取られＡ／Ｄコンバータなどでデジタル信号に変
換された多値画像データ１１１は２値化回路１０１に入
力され、後述の２値化方法によって２値画像データ１１
２に変換され２値画像データ１１２として出力される。

２値画像データ１１２は後の膨張化処理後のデータ（拡
張２値画像データ）と同一のタイミングで特徴抽出回路
１０４に入力するため、２値画像バッファメモリ１０２
に一時的に蓄えられる。２値画像データ１１３はｌ系統
は膨張化回路１０３へ入力され、膨張化画像が生成され
、膨張画像データ１１４として特徴抽出回路１０４へ入
力される。一方、２値画像データ１１３は、他系統で膨
張化処理を行わずに、特徴抽出回路１０４へ直接入力さ
れる。

ここで膨張化回路１０３から出力された膨張画像データ
１１４は特徴抽出回路１０４へ、２値画像データ１１３
と同時に入力される。

特徴抽出回路１０４は２値画像データ１１３および膨張
画像データ１１４に対しエツジ数を累積、塩酸し、画像
の特徴データ１１５を出力する。

一方画像人力部１０５からの入力画像データ１１６は、
画像処理部１０６に入力されマスキング、ＯＣＲ等の信
号処理や、色変換、画像合成等の編集処理が行われる。

ここで特徴抽出データ１１５が画像処理部１０６に入力
され、例えば、入力画像の網点部分にスムージングフィ
ルタを用いてスムージングをかけるといった画像処理や
、黒文字を抽出する際の網点のマスク信号として行われ
る。かかる画像処理を経た画像データ１１７に基づき、
レーザービームプリンタ、インクシェツトプリンタ、サ
ーマルプリンタ、ドツトプリンタなどのハードコピー出
力装置やＣＲＴデイスプレィなどの画像出力部１０７が
画像出力を行う。

以下２値化回路１０１、膨張化回路１０３、特徴抽出回
路１０４についてそれぞれ詳細に説明する。

第２図は２値化回路１０１の一実施例を表わす図である
。

第２図（ａ）において、２０１は後の平滑化回路２０２
でウィンドウ処理を行うための副走査方向画素遅延回路
、２０２はＭＸＮ画素の部分領域の平均画像濃度を求め
るための平滑化回路、２０３は画像データ２１１と平滑
化回路２０３からの出力値２１３を比較して２値化する
比較器である。

ここで本発明の実施例の２値化方法について説明する。

第３図（ａ）、　　（ｂ）、　　（ｃ）はそれぞれ同一
線数で、異なる網点面積率の網点画像を表わす図で第３
図（ａ）はハイライト画像、（ｂ）は中間調画像、（Ｃ
）はシャドウ画像を表わしている。今、網点画像（ａ）
、　　（ｂ）、　　（Ｃ）に図の様に線分Ａ−Ｂをひき
、線分Ａ−Ｂ上の濃度レベルすなわち入力画像信号（ネ
ガポジ反転しである）をそれぞれ第３図（ｄ）。

（ｅ）、　　（ｆ）に表わした。図の様に入力画像信号
は通常、網点面積率が低い程、印字部分（下地部分）の
画像濃度は高＜（ｆ）出力される。

これは主にリーダーの解像力に起因し、網点線数の高い
程顕著となる。これを図中破線の様に所定の固定しきい
値で２値化した場合、第３図（ｇ）。

（ｈ）、　　（ｉ）の様に２値化画像データは出力値な
しとなったりベタにつぶれた領域となるなど、網点構造
が保存されない。

そこで本発明の実施例として第４図（ｄ）、　　（ｅ）
。

（ｆ）の破線で表わす様にしきい値を画像濃度に応じて
可変とし適当なしきい値を得ることで網点構造を保存し
たまま２値化を行う。

第４図（ｇ）、　　（ｈ）、　　（ｉ）は第４図（ｄ）
、　　（ｅ）。

（ｆ）に破線で示すしきい値で２値化した場合の２値画
像データである。

しきい値の決定方法は第２図２０２平滑化回路において
第２図（ｂ）に示す様なＭＸＮの平滑化フィルター（第
２図ではＭ＝Ｎ＝３を例とした）でＭＸＮ画素の平均濃
度値を求めしきい値とする。又は、さらにＭ　Ｘ　Ｎ画
素平均濃度値にオフセットαを加算した値をしきい値と
する。

以上２値化手段を式で表わすと Ｔｈｒｅｓｈｈｏｌｄ　＝　（Ｘ　Ｘ　Ｄｌｒ）　／　
（ＭＸＮ）（Ｔｈｒｅｓｈ　　ｈｏｌｄ　：　Ｌきい値
Ｍ、Ｎ：所定部分領域（平滑化領域）の縦横の画素数 り０．：画像データ Ｄ′１□：２値画像データ） 第５図は前記２値化処理によって生成され２値画像メモ
リ１０２に蓄えられた画像の一部と後述する膨張化回路
１０３の出力画像を表わす図で第５図中（ａ）及び（ｃ
）はそれぞれ文字原稿（ひらがなの「こ」に対する２値
画像）と網点原稿の２値画像を表わしている。

該２値画像データ１１３は１系統で後述する特徴抽出回
路１０４への入力信号となり、他系統で膨張化回路１０
３へ入力される。

膨張化回路１０３では注目画素に対し上下左右画素の４
点連結画素を注目画素が“１”（＝　１　ｂｉｔ）なら
ば“１”に置換する４点連結膨張、あるいは注目画素に
対し上、下、左、右、右上、右下、左上、左下画素の８
点連結画素に対して同様の置換を行う８点連結膨張を行
う。第５図（ｂ）、　　（ｄ）は２値画像（ａ）、　　
（ｃ）に対し４点連結膨張を１回行った結果を表わす図
て、図中斜線部は“ｌ”（二１ｂｉｔ）を表わしている
。ここで膨張化の処理は、複数回行うこともできる。即
ち、得られた膨張化データに対して更に同様の膨張化処
理を行えばよい。以上の様に膨張化された膨張画像デー
タ１１４は２値画像データ１１３と同期しながら特徴抽
出回路１１４へ入力される。

なお上述の例では４点連結又は８点連結膨張としたが、
膨張させる画素数は４画素、８画素には限らない。また
、ｎＸｍ画素ブロック内に少くとも１つ値が“１“の画
素がある場合にｎＸｍブロック内の画素をすべて“１”
にしてもよい。

第６図は特徴抽出回路１０４の構成を表わすブロック図
である。

図中６０１は注目画素と前画素の差分をとるための遅延
回路で、特徴抽出回路１０４に入力した２値画像データ
１１３の注目画素と前画素との差分を減算器６０２でと
る。減算器による出力値はその走査方向、出力値符号に
よって所定部分領域内での出力回数をＣＰＵ６０７によ
って振り分はカウンタ１〜４　（６０３〜６０６）にカ
ウント、メモリーされる。

例えばカウンタ１　（６０３）は主走査方向圧、カウン
タ２　（６０４）は主走査方向負、カウンタ３　（６０
５）は副走査方向圧、カウンタ４　（６０６）は副走査
方向負の減算器出力値頻度が累計される。

第７図（ａ）、　　（ｃ）はそれぞれ第５図の文字２値
画像と網点２値画像で、添字は図中矢印方向のＯから１
（斜線領域）へ変わるエツジ数をカウントしたもので文
字２値画像（ａ）はカウント数４、網点２値画像ではカ
ウント数３６である。これら２値画像のエツジのカウン
ト値は第６図カウンタ１　（６０３）などにメモリされ
る。次に２値画像のエツジ数がカウント終了後膨張画像
データ１１４についても同様な処理を行う。

第７図（ｂ）、　　（ｄ）はそれぞれ第５図の文字膨張
化画像と網点膨張化画像を表わし、添字は前述のエツジ
出現回数を表わす。

第７図（ａ）、　　（ｂ）かられかる様に文字画像に対
するエツジ数は膨張処理後、４−８へと増加する。

一方、第７図（Ｃ）、　　（ｄ）かられかる様に網点画
像に対するエツジ数は膨張処理後ベタにつぶれて、３６
→０へと減少していることがわかる。なお第７図は主走
査方向のカウント例を示すものであるが副走査方向も同
様にカウントすることができる。除算器６０８は膨張処
理後のエツジ数ＥＢと２値画像のユ、ツジ数Ｅ２との除
算を行い、係数αをかけ任意のｂｉｔ数の多値特徴信号
１１５を得る。

Ｙ−α＊（ＥＢ／Ｅ２） 例えばα−２５６とするとほぼＹ＝１２８を中心として
出力値が高い程文字、写真画像の特徴を有し、出力値が
低い程網点画像の特徴を有しても・ることかわかる。以
上、説明した様に本発明においては膨張化によって、網
点２値化画像の網点構造をつぶし、エツジ数が減少し、
文字２値化画像の周辺距離を長くすることでエツジ数を
増大することを利用するため膨張化の連結度繰り返し回
数によって線数の異なる網点の特徴抽出範囲が異なるが
、４点連結膨張を２回の膨張処理で６５線以上の網点抽
出が可能である。

以上のように本実施例は上記従来例の欠点を除去し、膨
大な回路、メモリを必要とせず高精度かつ実時間処理を
行う画像特徴抽出方式を提供するもので、画像データを
２値化する２値化手段（１０１）ど該２値化データを連
結膨張を行う膨張化手段（１０３）と、所定部分領域毎
に２値画像データ及び膨張画像データのエツジ数を比較
、演算する手段を備えた画像特徴抽出手段（１，０４）
を設けることにより文字、写真、網点画像の混在する画
像データについて、画像の２値化、膨張処理を行い、そ
れぞれのエツジ数を比較することにより、網点画像領域
を簡単な処理回路、実時間処理で抽出てきる。

〈実施例２〉 本発明の第１の実施例の特徴抽出回路の構成においては
、特徴信号は適当に正規化された多値データであったが
、第８図８０１，８０２，８０３に示すように所定のし
きい値をメモリ８０２に記憶し、特徴信号８１１と該し
きい値とを比較器８０１によって比較して２値化し、２
値化の際に生じる可能性のある誤判定を孤立点除去回路
８０３て広範囲の特徴値を基に再判定することによりノ
イズなどの影響を受けにくい網点抽出信号を得ることが
できる。

ここで孤立点除去回路は、第９図に示す様にラインメモ
リと５×５画素のブロック画素を抽出する抽出部９０１
、カウンタ９０２、比較器９０３より構成される。９０
１て注目画素を含む５×５画素ブロックの判定信号を抽
出し、カウンタ９０２でその中の網点判定をうけた画素
数をカウントする。このカウント値と所定のしきい値デ
ータとを比較器９０３で比較し、誤判定を除去した特徴
データ１　］、　５を出力する。

なお、ここで孤立点除去に用いる画素は注目画素の周辺
画素であればよい。また、マトリックスサイズも５×５
に限らない。

また９０２．９０３のかわりにＡＮＤ回路又はＯＲ回路
を設けることにより所定の領域内のすべての画素が網点
判定を受けた場合、又は領域内のいずれかの画素が網点
判定を受けた場合に注目画素を網点と判定するようにし
てもよい。この場合、前者によれば、網点判定画素は減
少し、網点てない画素が網点と判定される誤判定が少な
くなる。また後者によれば、網点判定画素は増加し、網
点判定の漏れを少なくすることができる。

本実施例によれば、多値の特徴値から２値の網点判定信
号を得る際に誤判定除去回路を設けたので、他の処理の
ために利用しやすくしかも精度のよい網点判定信号を得
ることができる。

〈実施例３〉 上述の実施例においては、入力画像の画像域を拡張する
ことにより、文字画像はエツジ数が増加し、網点画像は
減少することを利用して入力画像の特徴を抽出したが、
本実施例においては逆に入力画像の画像域を縮退させる
ことにより、入力画像の特徴を抽出するようにしたもの
である。

ここて縮退とは、例えば、４点あるいは８点連結画素や
ｍ　Ｘ　ｎ画素ブロック内のＡＮＤをとるなどの方法に
より、画像域を細らせることをいう。

すなわち第１０図に示すように、文字画像も網点画像も
、縮退させるとエツジ数は減少するが、その減少の程度
は網点画像の方が著しい。そこで、この減少の割合に一
定の閾値を設けることによりある値以上の減少があった
場合に網点画像と判断することができる。

第１１図は本実施例の基本ブロック図である。第１の実
施例と異なるのは、膨張化回路１０３のかわりに縮退回
路３０１を設けた点である。縮退回路３０１は上述のよ
うに例えば複数画素の値のＡＮＤ　（論理積）をとるこ
とにより、画像域を細らせる作用を行い、特徴抽出回路
１０４において、入力された２値画像データと、縮退さ
れた画像データとの間のエツジ数の減少率ａが所定値す
と比較され、ａ≧ｂの場合に網点画像、ａ＜ｂの場合に
文字画像と判定する。判定結果１０５は画像処理部１０
６に送られ、画像の特徴に応じた処理が行われる。

以上の様に、本実施例によれば、第１の実施例同様簡単
な構成により、入力画像の特徴を抽出することができる
。

なお上述の実施例においては、白黒画像データを例とし
て説明したが、カラー画像データの場合には、例えばＲ
，Ｇ、　　ＢやＹ、Ｍ、Ｃなどの複数の色成分毎に２値
化回路１０１、膨張化回路１０３、特徴抽出回路１０４
等を有する構成により、容易に本発明を適用できる。ま
た、Ｒ，Ｇ、　Ｂの平均値に対して上述の処理を行って
もよい。

また、２値化の方法は、上述の実施例のように周辺画素
の平均濃度値をしきい値とするものに限らず、他の公知
の２値化方法を用いても良い。

また、特徴抽出回路は、主走査方向又は副走査方向のエ
ツジに限らすななめ方向のエツジをカウントしてもよい
。

エツジをカウントする所定の部分領域の大きさは、網点
を検出するのに充分な大きさであればよい。この領域を
大きくすれば判定精度が向上するという効果がある。

膨張化、縮退は上述の実施例では、主走査方向、副走査
方向の双方について行ったが、いずれか−方について行
ってもよい。その際例えば主走査方向について膨張化、
縮退する場合には特徴抽出において、主走査方向のエツ
ジをカウントするようにすれば、本実施例と同様の効果
を得ることができる。

また、上述の実施例では、入力画像データを２値化して
、特徴を抽出するようにしたが、２値データに限らず、
３値、４値等の多値データに対しても本発明が適用でき
るのは勿論である。

〔発明の効果〕

以上の様に本発明によれば、簡単な構成で精度良く画像
の特徴を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、第１の実施例の基本ブロック図、第２図は、
２値化手段のブロック構成図、第３図は、網点画像デー
タと固定しきい値の２値化画像データを示す図、 第４図は、網点画像データと本実施例の２値化方法によ
る２値化画像データを示す図、 第５図は、膨張画像データを示す図、 第６図は、特徴抽出手段のブロック図、第７図は、エツ
ジ数の変化を示す図、 第８図は、第２の実施例の特徴抽出手段のブロック図、 第９図は、該判定除去回路のブロック図、第１０図、第
１１図は、本発明の第３の実施例を説明する図である。 ｌｏｔ・・・２値化回路 １０２・・・バッファメモリ １０３・・・膨張化回路 １０４・−・特徴抽出回路 ７’＋ａｌｎイ東 エ１１／シ数午 工１ソジ髪暖Ｏ

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力画像データに対して拡張処理又は縮退処理を
   行う処理手段と、 前記処理手段により拡張又は、縮退された前記入力画像
   データと前記入力画像データとの比較に基づいて、前記
   入力画像データの特徴を抽出する特徴抽出手段とを有す
   ることを特徴とする画像処理装置。
2. （２）更に前記入力画像データを２値化する２値化手段
   を有し、該２値化手段における２値化のしきい値は、２
   値化対象画素を含む複数画素の平均濃度値であることを
   特徴とする請求項第１項記載の画像処理装置。
3. （３）前記２値化手段における２値化のしきい値は、前
   記平均濃度値に所定のオフセット値を加算したものであ
   ることを特徴とする請求項第２項記載の画像処理装置。
4. （４）前記拡張処理縮退処理は前記２値画像データに対
   し、所定の領域内の画素の値を同一とする処理であるこ
   とを特徴とする請求項第２項記載の画像処理装置。
5. （５）前記所定の領域は、注目画素を含む４連結近傍画
   素又は８連結近傍画素であることを特徴とする請求項第
   ４項記載の画像処理装置。
6. （６）前記処理手段は前記拡張処理又は、縮退処理を複
   数回行い、その結果を前記拡張２値画像データとするこ
   とを特徴とする請求項第４項記載の画像処理装置。
7. （７）前記特徴抽出手段は、前記画像データの中の網点
   画像領域を抽出することを特徴とする請求項第１項記載
   の画像処理装置。
8. （８）前記特徴抽出手段は、前記入力画像データと前記
   処理手段により、拡張又は縮退された前記入力画像デー
   タの所定方向のエッジ数と応じて前記入力画像データの
   特徴を抽出することを特徴とする請求項第１項記載の画
   像処理装置。