JPH03256178A

JPH03256178A - 画像処理装置の絵文字領域識別方式

Info

Publication number: JPH03256178A
Application number: JP2055768A
Authority: JP
Inventors: Yoshiyuki Tanmachi; 義幸反町
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 1990-03-07
Filing date: 1990-03-07
Publication date: 1991-11-14
Anticipated expiration: 2011-12-18
Also published as: US5331442A; JP2564959B2

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、文字等の２値画像と絵柄等の中間調画像の混
在原稿の文字領域と絵柄領域をプリスキャンで判定し、
メインスキャンで領域毎にパラメータの切り換えを行っ
て画像を再現する画像処理装置の画像領域識別方式に関
する。

〔従来の技術〕

第１２図はデジタルカラー画像処理装置の構成を示す図
、第１３図は従来のエツジ処理回路の構成例を示す図、
第１４図は色相検出回路の構成を示す図である。

テシタルカラー複写機では、通常、ラインセンサーを用
いて光学的に原稿を読み取ってＢ（青）、Ｇ（緑）、Ｒ
（赤）の色分解信号により画像データを取り込み、第１
２図に示すようにＥＮＤ変換３１、カラーマスキング（
カラーコレクション）３２を通してトナー色の信号Ｙ（
イエロー）、Ｍ（マゼンタ）、Ｃ（シアン）に変換する
。さらに、ＵＣＲ（下色除去）３３により等量のＹＳＭ
、ＣをＫ（黒）に置き換えて（墨版生成）現像色のトナ
ー信号Ｘを選択し、色相分離型非線形フィルタ部で平滑
化処理及びエツジ強調処理を行い、ＴＲＣ４０でトーン
調整を行う。そして、ＳＧ（スクリーンジェネレータ）
４１でオン／オフの２値化データに変換し、この２値化
データでレーザ光をオン／オフ制御して帯電した感光体
を露光し各色の網点画像を重ね合わせフルカラーの原稿
を再現している。

このようなデジタルカラー画像処理装置では、カラー画
像再現に際して、１回の原稿読み取りスキャンで得たフ
ルカラーの画像データを４回の現像プロセス実行のため
に記憶しておくには、大きなメモリ容量が必要となる。

そのため、各現像色毎にメインスキャンを繰り返し行い
、原稿を読み取って信号処理を行い現像プロセスを実行
している。このメインスキャンに先立ってプリスキャン
を行い、このプリスキャンで原稿サイズの検知やカラー
原稿か白黒原稿かの識別を行う。そして、メインスキャ
ン時にその情報を基に、カラー原稿の場合にはフルカラ
ー出力処理を行い、白黒原稿の場合にはＫだけの出力処
理を行う等、コピー動作の制御、パラメータの切り換え
等を行っている。

また、文字、線画等の２値画像の原稿に対しては、エツ
ジを強調して先鋭度を高めるようにし、写真や網点印刷
物等の中間調画像の原稿に対しては、平滑化して画像の
滑らかさや粒状性を高めるようにするため非線形フィル
タ処理を行う。

次に、２値画像と中間調画像の再現性を高めるための色
相分離型非線形フィルタ部について説明する。ＵＣＲ３
３では、墨版生成、下色除去処理を行ったＹＳＭ、ＣＳ
Ｋ信号から現像工程にしたがって現像色の画像データＸ
を選択し、色相分離型非線形フィルタ部では、この画像
データＸを人力して２系統に分岐する。その一方では平
滑化フィルタ３４により平滑化の処理を行い、他方では
γ変換３６、エツジ検出フィルタ３７、エツジ強調用Ｌ
ＵＴ３８によりエツジ強調の処理を行う。

そして、これらの出力を最終的に加算器３９で合成して
非線形フィルタ信号として出力する。そのエツジ処理回
路の構成例を示したのが第１３図である。

エツジ処理では、色相検出回路３５により入力画像の色
相を検出し、そのときの現像色が必要色か否かの判定を
行う。ここで、もし入力画像が黒領域である場合には、
ＹＳＭ、Ｃの有彩色信号のエツジ強調は行わずに、Ｋの
みをエツジ量に応じて強調するように制御する。

色相検出回路３５は、第１４図（ａ）に示すようにＹ、
ＭＳＣの最大値と最小値を求める最大最小回路４２、現
像色を選択するマルチプレクサ４３、最大値と最小値と
の差を計算する減算回路４４、最小値と現像色との差を
計算する減算回路４３、及ヒコンパレータ４６〜４８を
有している。コンパレータ４６〜４８は、閾値と比較し
、闇値より大きい場合にｒ、ｍ、ｃ’、ｍ　　Ｓｙ’の
出力をそれぞれ論理「１」にするものである。そして、
この出力から同図い）に示す判定条件により判定色相を
導き、さらに、同図（Ｃ）に示す必要色・不必要色の判
定条件により現像色について必要色「１」か不必要色「
０」かを判定する。判定色相としては、通常の文字の色
として用いられる、Ｙ、ＭｌＣＳＢ、ＧＳＲＳＫの７色
を対象としている。

必要色・不必要色の判定条件から明らかなように色相が
例えばＢの場）には、現像色でｍとＣを必要色とし、他
は不必要色とする。従って、この場合、必要色のサイク
ルではエツジ強調用ＬＵＴ３８の■によりエツジを強調
し、不必要色のサイクルではエツジ強調用ＬＵＴ３８の
■によりエツジ強調をしない信号とする。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかし、上記の方式では、予めエツジ強調する２値画像
の領域を指定し、その指定にしたがってエリア信号を発
生してエツジ強調用ＬＵＴを制御しているため、文字、
線画等の２値画像と、写真や網点印刷物等の中間調画像
において、それぞれの原稿や領域を予め指定することが
容易である場合には、その原稿毎に或いは領域毎に画像
種を指定することによって、それぞれに最適なパラメー
タを選択することができ、再現性を高めることができる
が、その領域指定が煩雑になるという問題がある。した
がって、混在原稿で領域指定が面倒な場合には、２値画
像にも中間調画像にもそれなりに再現できるパラメータ
が選択されることになる。このような場合には、２値画
像に対しても中間調画像に対しても最適な処理がなされ
ず、いずれにも満足できる画像を得ることは難しくなる
。

例えば２値画像では、エツジ強調が弱くぼけて文字が鮮
明でなくなったり、また、黒文字では、エツジ部や小文
字部に濁りが生じてしまうという問題がある。他方、中
間調画像については、エツジ検出周波数の近傍が強調さ
れてしまうため、中間調画像の滑らかさがなくなり、変
なモアレやエツジが変に強調された荒い画像になってし
まう。

そこで、画調を識別するものとして、黒成分を抽出する
手段を設け、抽出された黒データに対して文字領域の判
定を行うもの（例えば特願平１−９５６７３号公報）や
所定の画素ブロック内の平均値と標準偏差等を使うもの
（例えば特開昭６３−２０５７８３号公報）、位相の異
なる複数のデイザ変換で得た２値出力を使うもの（例え
ば特開昭６３−１９３７７０号公報）等があるが、これ
らは、文字でも色文字と黒文字、さらには中間調画像と
の識別ができず、広域で判定精度を高めることは難しい
という問題がある。

さらに、上記の方式では、黒文字の場合にもＹ１ＭＳＣ
信号中に平滑化信号が残る。すなわち、第１３図のエツ
ジ強調用ＬＵＴ３８に示すように必要色は■により強調
し、不必要色は■により除去するだけである。そのｔこ
め、例えば黒文字のフィルタ人力信号に対して、Ｙ、Ｍ
、Ｃは強調せずＫのみを強調するようなエツジ強調処理
信号が生成されるが、平滑化フィルタでは、Ｙ、Ｍ、Ｃ
ＳＫ信号全てについて滑らかにした平滑化処理信号が生
成される。従って、これらを最終的に合成すると、Ｙ、
Ｍ、ＣＳＫの平滑化信号が残る。このように黒文字の場
合であっても、ＫだけでなくＹ。

Ｍ、Ｃの信号も載ってくるので、エツジの部分にこのＹ
、Ｍ、Ｃの平滑化された色が現れ、黒文字をＫ１色で再
現することができない。そのため、Ｋ１色再現の場合と
比較すると、線の太り、レジズレ等によるエツジの色度
わりや濁りが生じ、そのため鮮鋭さがなくなり画質的に
劣るという問題が生じる。

本発明は、上記の課題を解決するものであって、発明の
目的は、混在画像において文字領域と中間調領域とを高
精度で識別することができ、さらには、文字領域が黒文
字か色文字かも識別できるようにすることである。本発
明の他の目的は、複数画素からなるブロック単位で文字
領域か中間調領域かの領域識別を行えるようにすること
である。

本発明の他の目的は、ブロック単位での画像の領域識別
精度を高めることである。

〔課題を解決するための手段及び作用〕そのために本発
明は、第１図に示すように画像データ処理部１で３原色
の画像データから絵柄領域と文字領域の識別信号を基に
それぞれの領域に応じたパラメータに切り換えて処理し
、出力部２から絵柄、文字の再現性を高めた画像を出力
する画像処理装置の絵文字領域識別方式であって、複数
画素からなるブロックを白画素の頻度及びブロック内画
素の濃度差によって白ブロック、文字ブロック、絵ブロ
ックの３類型に分類してそのいずれかを判定するブロッ
ク判定手段３．３値からなる周囲ブロック判定値とのウ
ィンドウ内パターン１マツチングにより注目ブロックの判定結果のマクロ補正
を行うマクロ補正手段４を備え、画像を複数画素からな
るブロックに分割し、文字領域と絵柄領域を識別するこ
とを特徴とする。このようにブロック判定だけでなく、
さらにそのブロック判定結果を用いてマクロ補正を行う
ので、ブロック判定で充分識別できないものもマクロ補
正で識別精度を高めることができる。

また、ブロック判定手段３は、複数画素からなるブロッ
クを白画素の頻度及びブロック内無彩色画素の濃度差に
よって白ブロック、黒文字ブロック、絵柄・カラーブロ
ックの３類型に分類してそのいずれかを判定し、黒文字
領域を識別したり、複数画素からなるブロックを白画素
の頻度、無彩色画素の頻度、及びブロック内画素の濃度
差によって白ブロック、黒文字ブロック、色文字ブロッ
ク、絵柄ブロックの４類型に分類してそのいずれかを判
定し、黒文字領域、色文字領域、絵柄領域を識別するこ
とを特徴とする。さらに、ブロック判定手段３は、複数
画素で平均化処理を行い、該２平均化処理した値でブロック内濃度差により文字ブロッ
ク、絵柄ブロックの判定を行い、ＹＳＭ、０間の最大値
と最小値との差により白黒画素かカラー画素かの判定を
行い、ブロック内の無彩色画素の濃度差により黒文字ブ
ロックか否かの判定を行うことを特徴とする。マクロ補
正手段４は、周囲のブロックに一定サイズ以上の絵柄領
域があるか否かを条件として文字領域と絵柄領域との間
の補正を行うことを特徴とする。最大値と最小値との差
が小さいとグレイ系であり、最大値が小さいと白、最小
値が大きいと黒と判定することができ、この白、黒がな
いと絵柄と判定することができる。

また、絵柄でない場合でグレイが少なければ色文字と判
定することができる。そして、周囲のブロックの判定値
から注目ブロックの判定値が絵柄の中で文字となってい
るもの、文字の中で絵柄となっているものを補正するこ
とができる。

〔実施例〕

以下、図面を参照しつつ実施例を説明する。

第１図は本発明に係る画像処理′Ｌ置の絵文字領域識別
方式の１実施例を説明するための図である。

第１図において、画像データ処理部１は、例えば先に説
明した第１２図に示すような構成で画像データに対して
種々の処理を行うものであり、出力部２は、各色の網点
画像を重ね合わせフルカラーの画像を再現するものであ
る。ブロック判定部３は、複数画素からなるブロックで
それぞれの画素のＹ、Ｍ、Ｃの最大値、最小値を求め、
その最大値、最小値と閾値との比較演算を行って、ブロ
ック毎に白ブロックか文字ブロックか絵柄ブロックかを
判定するものであり、文字ブロックも最大値、最小値か
ら得られるレベル判定により色文字か黒文字かの判定値
を得るようにすることもできる。マクロ補正部４は、さ
らに注目ブロックに対して周囲の複数ブロックを対象と
し、マスクパターンを用いてマスクして周囲ブロックの
判定値を調べ、その判定値に基づいて注目ブロックの判
定値の補正を行うものである。すなわち、注目ブロック
が文字の判定値である場合には、周囲のブロックの判定
値から絵柄に補正すべきものか否か、また、注目ブロッ
クが文字の判定値である場合には、周囲ブロックの判定
値から文字に補正すべきか否かを判定し、補正すべきで
あると判定された場合には、判定値変換を行う。このよ
うに文字か絵柄かをブロック単位で判定するので、画像
データ処理部１では、この判定値を領域信号とすること
により、黒文字であればＫだけを選択し、色文字であれ
ばその色（Ｙ、ＭＳＣ，Ｒ，Ｇ、Ｂ）に対応するトナー
色のみを選択するように制御すれば、黒文字、色文字の
再現性を高めることができ、また絵柄についてもエツジ
強調しない平滑化された滑らかな画像を再現することが
できる。なお、色文字の場合の色の判定は、先に説明し
た色相検出回路を用いることができる。

次に、ブロック判定部、マクロ判定部について説明する
。

第２図は黒文字領域とカラー絵柄領域とを識別する回路
の構成例を示す図である。

第２図において、バッファ１１は、８×８画素を判定ブ
ロックとしてＹ、Ｍ、Ｃの画像データを５取り込むものであり、２×２平均回路１２は、バッファ
１１に取り込んだ判定ブロックの２×２画素の平均値を
求めるものである。最大値最小値検出回路１３は、その
平均化した２×２画素のＹｌＭｌＣから最大値ＭＡＸと
最小値ＭＩＮとを検出するものである。コンパレータ１
４−１は、最大値ＭＡＸが閾値ｔｈｌより小さい２Ｘ２
画素を検出するものであり、閾値ｔｈｌを小さい値とす
ることにより白が検出されることになる。カウンタ１５
は、この白を検出した２×２画素の数をカウントするも
のである。また、コンパレータ１４−２は、最大値ＭＡ
Ｘと最小値ＭＩＮとの差が閾値ｔｈ２より小さい２×２
画素を検出するものであり、先に説明したように等量の
Ｙ、Ｍ、ＣがＫに変換されることから最大値ＭＡＸと最
小値ＭＩＮとの差が小さいと、グレイ系であると判定す
ることができる。コンパレータ１４−３は、最小値ＭＩ
Ｎが閾値ｔｈａより大きい単位ブロックを検出するもの
であり、高濃度の２×２画素を検出するものである。コ
ンパレータ１４−２．１４−３の６検出内容から明らかなようにこれらによりグレイ系であ
り且つ高濃度であることが検出された場合、その２×２
画素は、黒と判定することができる。

ブロック判定器１６は、カウンタ１５、コンパレータ１
４−２．１４−３の出力から判定ブロックが白ブロック
か黒文字ブロックか絵柄ブロックかを判定し、その結果
を２ビツトの情報として出力するものである。この判定
処理では、判定ブロックで２×２画素を単位として１６
個の判定値が得られることから、カウンタ１５のカウン
ト値が１６であれば白ブロックとし、それ以外の場合に
黒文字ブロックか絵柄ブロックかの判定を行う。この場
合、黒文字領域は、白を背景として黒文字が存在するこ
とから、コンパレータ１４−２．１４−３の出力から黒
の検出数をカウントし、この値とカウンタ１５の値が所
定の閾値以上であることを条件として黒文字ブロックと
判定する。

上記構成により８×８画素を判定ブロックとして白ブロ
ックか黒文字ブロックか絵柄ブロックかを判定すると、
続いてマクロ補正を行う。

マクロ補正部において、判定値バッファ１７−１、マス
キング回路１８−Ｌマスクパターン１９−１．１９−２
、カウンタ２０−１、判定値変換回路２１−１は、注目
ブロックに対して周囲のブロックのかたまりの判定値か
ら文字ブロックか絵柄ブロックかを判定するものであり
、後段の判定値バッファ１７−２、マスキング回路１８
−２、マスクパターン１９−１．１９−３、カウンタ２
０−２、判定値変換回路２１−２は、注目ブロックに対
して上下左右斜めに隣接するブロックの判定値から文字
ブロックか絵柄ブロックかを判定するものである。

さらにマクロ補正について詳述する。

第３図はマクロ判定に使用するマスクパターンを説明す
るための図、第４図はマクロ補正による孤立点除去及び
穴埋めの補正処理を説明するための図である。

いま、濃度差の小さいブロックの判定値をＬ１濃度差の
大きいブロックの判定値をＨ１白ブロックの判定値を０
とすると、黒文字領域も絵柄領域もＬとＨにより構成さ
れる。しかし、両者は、その構成パターンに特徴的な違
いがある。すなわち、黒文字領域の場合には、Ｈの周囲
に一定サイズ以上のＬのかたまりはないが、一定数以上
のＨがある。ところが、絵柄領域の場合には、Ｌの周囲
に一定サイズ以上のＬのかたまりがあり、且つ一定数以
上のＬがある。

そこで、ブロックのかたまりを判定するためにマスクパ
ターン１９−１として第３図（ａ）〜（ｄ）に示すよう
に３×３のブロックのかたまりのサイズで注目ブロック
の左上、右上、左下、右下をマスクするパターンを有す
る。そして、注目ブロックに対して周囲７×７のブロッ
クの判定値を判定値バッファ１７−１に格納し、マスキ
ング回路１８−１でマスクパターン１９−１が「１」の
ブロックをマスクして絵柄ブロックの判定値を検出しカ
ウンタ２０−１でカウントする。また、周囲のブロック
の判定値の分布を見るためにマスクパターン１９−２と
して第３図（ｅ）、（ｆ）に示すように注目ブロックに
対して上下左右斜めに隣接するブロック９をマスクするパターンを有する。

例えばマクロ補正部で注目ブロックの判定値を文字ブロ
ックから絵柄ブロックに変換する場合について説明する
。まず、マスクパターン１９−１（第３図（ａ）〜（ｄ
））により３Ｘ３のブロックのかたまりで絵柄ブロック
の判定値をマスクしてカウントしたとき、それらのいず
れかてカウンタ２０−１のカウント値がｒ９Ｊ　　（３
Ｘ３）になるか、或いは第３図（ｅ）のマスクパターン
でのタウント値が所定値、例えば７以上になると、判定
値変換回路２１−１は、注目ブロックを絵柄ブロックと
判定し文字ブロックの判定値を絵柄ブロックの判定値に
変換する。このパターンを示したのが第４図（ａ）〜（
ｄ）であり、黒の塗り潰しブロックが黒文字ブロックの
判定値を持つ注目ブロック、メツシュのブロックが絵柄
ブロックの判定値を持つブロックのかたまりである。な
お、白のブロックは、この場合何でもよい。また、マス
クパターン１９−２（第３図（ｅ））により上下左右斜
めに隣接するブロックで絵柄ブロックの判定値を持つブ
ロックをマ０スフしてカウントし、所定の値（例えば≧７）になると
、判定値変換回路２１−２は、注目ブロックを絵柄ブロ
ックと判定し文字ブロックの判定値を絵柄ブロックの判
定値に変換する。これにより孤立点除去の補正処理がな
される。

絵柄ブロックから文字ブロックに変換する場合には、マ
スクパターン１９−１（第３図（ａ）〜（ｄ））により
３×３のブロックのかたまりで絵柄ブロックの判定値を
マスクしてカウントしたとき、いずれのカウント値も「
９」にならず、且つマスクパターン１９−３（第３図（
ｆ））により上下左右斜めに隣接するブロックで文字ブ
ロックの判定値を持つブロックをマスクしてカウントし
たとき、所定の値（例えば≧３）になると、注目ブロッ
クを文字ブロックと判定し、判定値変換回路２１−２は
、注目ブロックの絵柄ブロックの判定値を文字ブロック
の判定値に変換する。注目ブロックに対して８近傍ブロ
ツク中３ブロツクが文字ブロックである例を示したのが
第４図（ｅ）である。これにより穴埋めの補正処理がな
される。

次に、ブロック識別アルゴリズムについて説明する。

第５図〜第７図は黒文字ブロック識別アルゴリズムを説
明するための図である。

第５図に示す例は、ブロックの各画素につき、ＹＳＭＳ
Ｃ間の最大値が閾値ｔｈｌ以下の画素を白画素としてカ
ウントすると共に、最大値と最小値との差が閾値ｔｈ２
以下で、且つ最小値が閾値ｔｈ３以上である画素を黒画
素としてカウントするものである。そして、全部の画素
が白である場合には、白ブロック「０」、白カウント値
が閾値ｔｔｔ４以上で、且つ黒カウント値が閾値ｔｈ５
以上である場合には、黒文字ブロック「２」とし、それ
以外は絵柄カラーブロック「１」とする。つまり、完全
色画素と完全黒画素の頻度によりブロック判定を行うも
のであ私。

第６図に示す例は、判定ブロックを２×２のサブブロッ
クに分けて平均値を算出し、上記と同様に最大値と最小
値を求め閾値との比較により白サブブロックと黒サブブ
ロックを検出し、完全白すブブロツタと完全点サブブロ
ックの有無により黒文字ブロックと絵柄ブロックの判定
を行うものである。

第７図に示す例は、判定ブロックを３×３のサブブロッ
クで平滑化処理し、そのサブブロックで上記と同様の判
定処理を行うものである。

第８図はマクロ補正における３値パターンマツチングの
アルゴリズムを説明するための図、第９図はマクロ補正
の演算方式を説明するための図である。

マクロ補正では、第８図に示すように注目ブロックの周
囲ブロック７×７を取り込み、まず注目ブロックの判定
値が「２」　（黒文字ブロック）の場合には、左上、右
上、左下、右下のブロック３ｘ３で絵柄ブロック数をカ
ウントし、それらのいずれかでカウント値が「９」のと
きは注目ブロックの判定値を「１」　（絵柄ブロック）
に変換する。

次に、注目ブロックの周囲ブロック３×３の判定値を取
り込み、注目ブロックの判定値が「１」の場合には、周
囲に黒文字ブロックが３ブロック以３上あるときは注目ブロックの判定値を「２」に変換する
。例えば「２」の判定値をもつ注目ブロックの周囲ブロ
ック７×７が第９図（６）に示すような判定値をもつ場
合、２ビツトで各ブロックの判定値を表現すると同図（
ａ）に示すようになり、また、黒文字ブロックを塗り潰
しで、絵柄ブロックをメツシュで表すと同図（ｅ）に示
すようになる。そこで、同図ら）に示すマスクパターン
で左下３×３のブロックのかたまりにマスクをかけて下
位ビットのオンの数をカウントすると、ブロック３Ｘ３
のかたまりでの絵柄ブロック数を検出することができる
。

また、同図（ｆ）〜（社）に示す注目ブロックの周囲ブ
ロック３×３に同図（ｉ）に示すマスクパターンでマス
クをかけて上位ビットのオンの数をカウントすると、周
囲の黒文字ブロックの数を検出することができる。

第１０図は黒文字、色文字、絵柄識別を行う本発明の他
の実施例を示す図、第１１図は黒文字、色文字、絵柄識
別アルゴリズムを説明するための図である。

２４第１０図において、コンパレータ１４−２’　は、最大
値が文字判定のための閾値ｔｈ２’より大きい画素を検
出するものであり、コンパレータ１４−３′は、最大値
と最小値との差が閾値ｔｈ３’より小さい画素を検出す
るものである。ブロック判定器１６′は、白判定画素を
カウントするカウンタ１５の数が全画素数であるときは
白ブロック（判定値「０」）と判定し、それ以外の場合
には、コンパレータ１４−２’で検出された画素があり
（フラグオン）、カウンタ１５′の値が所定値以上であ
るときは黒文字ブロック（判定値「３」）、カウンタ１
５′の値が所定値に達しないときは色文字（判定値「２
」）と判定し、その他のときは絵柄（判定値「１」）と
判定するものである。判定値変換器２５は、色文字と黒
文字の判定値をまとめて「２」とし、色文字と黒文字で
区別することなく文字ブロックとして先に説明したマク
ロ補正を行えるようにするものであり、判定値変換器２
７は、マクロ補正部２６の出力の白ブロックと絵柄ブロ
ックの「０」、「１」を「０」でくくり、文字ブロック
の「２」を「１」に変換するものである。したがって、
判定値変換器２８は、ブロック判定器１６′による判定
値「１」〜「３」と判定値変換器２７の出力「０」、「
１」との論理演算を行い、白・絵柄ブロック「０」、色
文字ブロック「１」、黒文字ブロック「２」の判定値を
得るものである。上記の処理アルゴリズムを示したのが
第１１図である。

第１１図に示すアルゴリズムでは、最大値が閾値ｔｈｌ
より小さいブロックのカウント数（白カウント）、最大
値と最小値との差が閾値ｔｈ３より小さいブロックのカ
ウント数（白黒カウント）、最大値が閾値ｔｈ２’より
大きいブロックの有無（黒フラグ）の内容により白ブロ
ック「０」、黒文字ブロック「３」、色文字ブロック「
２」、絵柄ブロック「１」の判定値を得るように構成し
たものである。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明によれば、濃度
差により３種類のブロックに分類し、文字、絵柄各領域
での構成ブロックのパターンに注目してパターンマツチ
ング処理を行うので、広域的に文字領域の識別を行うこ
とができ、しかも比較的簡単な処理で高精度の文字領域
識別が可能となった。最大値と最小値との差だけの場合
には、網点も文字と誤認することが多くなるが、黒と白
との頻度をとることにより、また２×２のような複数画
素による平均化を行って濃度差をみることにより、認識
精度の向上を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明に係る画像処理装置の絵文字領域識別方
式の１実施例を説明するための図、第２図は黒文字領域
とカラー絵柄領域とを識別する回路の構成例を示す図、
第３図はマクロ判定に使用するマスクパターンを説明す
るための図、第４図はマクロ補正による孤立点除去及び
穴埋めの補正処理を説明するための図、第５図〜第７図
は黒文字ブロック識別アルゴリズムを説明するための図
、第８図はマクロ補正における３値パターンマツチング
のアルゴリズムを説明するための図、第９図７はマクロ補正の演算方式を説明するための図、第１０図
は黒文字、色文字、絵柄識別を行う本発明の他の実施例
を示す図、第１１図は黒文字、色文字、絵柄識別アルゴ
リズムを説明するための図、第１２図はデジタルカラー
画像処理装置の構成を示す図、第１３図は従来のエツジ
処理回路の構成例を示１図、第１４図は色相検出回路の
構成を示す図である。１・・・画像データ処理部、２・・・出力部、３・・・
ブロック判定部、４・・・マクロ補正部。

Claims

【特許請求の範囲】

（１）画像データから絵柄領域と文字領域とを識別する
画像処理装置の絵文字領域識別方式であって、複数画素
からなるブロックを白画素の頻度及びブロック内画素の
濃度差によって白ブロック、文字ブロック、絵ブロック
の３類型に分類してそのいずれかを判定するブロック判
定手段、３値からなる周囲ブロック判定値とのウィンド
ウ内パターンマッチングにより注目ブロックの判定結果
のマクロ補正を行うマクロ補正手段を備え、画像を複数
画素からなるブロックに分割し、文字領域と絵柄領域を
識別することを特徴とする画像処理装置の絵文字領域識
別方式。
（２）ブロック判定手段は、複数画素からなるブロック
を白画素の頻度及びブロック内無彩色画素の濃度差によ
って白ブロック、黒文字ブロック、絵柄・カラーブロッ
クの３類型に分類してそのいずれかを判定し、黒文字領
域を識別することを特徴とする請求項１記載の画像処理
装置の絵文字領域識別方式。
（３）ブロック判定手段は、複数画素からなるブロック
を白画素の頻度、無彩色画素の頻度、及びブロック内画
素の濃度差によって白ブロック、黒文字ブロック、色文
字ブロック、絵柄ブロックの４類型に分類してそのいず
れかを判定し、黒文字領域、色文字領域、絵柄領域を識
別することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置の
絵文字領域識別方式。
（４）ブロック判定手段は、複数画素で平均化処理を行
い、該平均化処理した値でブロック内濃度差により文字
ブロック、絵柄ブロックの判定を行うことを特徴とする
請求項１記載の画像処理装置の絵文字領域識別方式。
（５）ブロック判定手段は、Ｙ、Ｍ、Ｃ間の最大値と最
小値との差により白黒画素かカラー画素かの判定を行い
、ブロック内の無彩色画素の濃度差により黒文字ブロッ
クか否かの判定を行うことを特徴とする請求項１記載の
画像処理装置の絵文字領域識別方式。
（６）マクロ補正手段は、注目ブロックの周囲のブロッ
クにおける文字ブロックと絵柄ブロックの構成パターン
より補正の可否を判定することを特徴とする画像処理装
置の絵文字領域識別方式。
（７）マクロ補正手段は、周囲のブロックに一定サイズ
以上の絵柄領域があるか否かを条件として文字領域と絵
柄領域との間の補正を行うことを特徴とする請求項１記
載の画像処理装置の絵文字領域識別方式。
（８）マクロ補正手段は、隣接する周囲ブロックの判定
値の割合により文字領域と絵柄領域との間の補正の可否
を判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装
置の絵文字領域識別方式。