JPH0326065A - 画像処理装置 - 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】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は、文字部と写真部とが混在した文書画像を処理
する画像処理装置に関する。

（従来の技術） 一般に、コード情報だけでなくイメージ情報をも扱うこ
とのできる文書画像処理装置等の画像処理装置において
は、スキャナ等の読取手段で読取った画像情報に対して
文字や線図などのコントラストのある画像情報は固定閾
値により単純二値化を行い、写真等の階調性を有する画
像情報は、ディザ法等の疑似階調化手段によって二値化
を行なっている。これは、読取った画像情報を固定閾値
により一律に単純二値化処理を行なうと、文字・線図等
の領域は解像性が保存されるため画質劣化は生じないが
、写真等の領域では階調性が保存されず画質劣化が生じ
た画像となってしまう。一方、読取った画像情報を組織
的ディザ法等で一律に階調化処理を行なうと、耳真等の
領域は階調性が保存されるため画質劣化は生じないが、
文字●線図等の領域では解像性が低下して画質劣化が生
じた＠像乏なってしまう。

このように、読取った画像情報に対して、単一の２値化
手法を用いて二値化処理を行なうと、文字・線図の領域
と写真の領域とのいずれの画質をも同時に満足する画像
を得ることは不可能である。

したがって、画像情報を画像の特徴に応じた領域に分離
し、各領域に適応的な処理を行なうことが文書画像処理
においては必須となっている。このことは、各種の画像
処理にもあてはまり、例えば、画像の特徴にあった処理
を行わないと二値化画像の拡大・縮小処理において画質
が低下したり、あるいは符号化処理においては、画像の
特徴にあった圧縮方式で処理を行わないと効率の悪いデ
ータ圧縮となってしまう。

そこで、従来、例えば特開昭５８−３３７４号公報に開
示されているように、文字部の解像性と写真部の階調性
を同時に満足せしめる方式εして、画像平面内の局所領
域で画像濃度の最大濃麿差ΔＤ　ｌａＸを求め、この最
大濃度差△Ｄ　ｗａｘと判定閾値Ｔと比較することによ
り、文字・線図の領域と写真の領域に分離し、各画像領
域の特徴に応じて二値化方法を切替えるものが知られて
いる。ここで「濃度」とは、読取手段で読取った画像信
号レベルを意味し、一般に用いる「′ａ度」とは異なる
。以下、特に断わりのない限り「１ａ度」をこの意味で
用いる。

しかしながら、上記方式では、写具画像において、急激
に濃度が変化する領域は文字であると誤判定されるため
階調性が劣化するといった欠点があった。例えば、画像
濃度のダイナミックレンジを８ビット（０〜２５５　：
１６進では０〜ＦＦ　［ｈｅｘ　］　）とすると、文字
画像の場合、最大濃度差△Ｄ　ＩＩａＸの頻度分布は、
第１０図に示すように、０　［ｈｅｘ　］及びＦ　Ｆ　
Ｃｈｅｗ．　］の近傍に極値を持つ。このＦ　Ｆ　［ｈ
ｅｘ　］”の近傍の値をとる画素は所定範囲内に文字の
エッジ部分を含んだ画素であり、Ｏ　［ｈｅｘ　］の近
傍の値をとる画素は所定範囲内の画素が全て背景画素あ
るいはエッジを含まない文字内部の画素である。また、
写真画像の場合、局所的な濃度変化は比較的小さいため
、所定範囲内の最大濃度差ΔＤ　ｗａｘは、第１１閃に
示すように、０　［ｈｅｘ　］近傍に集中する。このよ
うな頻度分布を有する文字及び写真の２つの原稿を、所
定の閾値ｒＴ−７０　［ｈｅｘ　］　Ｊを用い、以下の
条件で画像の種類を識別すると、 文字画像の場合、第１０図の■で示した領域の最大濃度
差ΔＤ　ＩＩＩａｘを持つ画素は文字と判定されるが、
■で示した領域の最大濃度差ΔＤ　ｓａｘを持つ画素は
写真と誤判定されてしまう。一方、写真画像においては
第１１図の■で示した領域の最大濃度差△Ｄ　ｍａｘを
持つ画素は写真と判定されるが、■で示した領域の最大
濃度差△Ｄ　ＩＩａＸを持つ画素は文字と誤判定されて
しまう。この写真画像の誤判定は、所定範囲内の濃度変
化が激しい画素、例えば顔の輪郭部等が文字と判定され
ることを意味し、このため階調性の低下による画質劣化
が生じる。写真の濃度が急激に変化する部分は視覚的に
目たつ領域であり、この部分が誤判定されることによる
画質低下は著しい。

このように、最大濃度差ΔＤ　ＩＩａｘを特徴量として
文字・線図と写真との識別を行なう場合、写真画像にお
いては、所定範囲内に濃度変化の大きい領域を含んだ画
素が文字と誤判定されるため正確な画像領域の分離が行
えず、このため画像の特徴に応じた二値化処理を適応的
かつ正確に行うことができず、文字部の解像性と写真部
の階調性を同時に満足する画像を得ることができないと
いう欠点があった。

（発明が解決しようとする：ｓ題） この発明は、上記したように最大濃度差を特徴量εして
文字・線図と耳真との識別を行なうものは、写真画像に
おいて、所定範囲内に濃度変化の大きい領域を含んだ画
素が文字と誤判定されるので正確な画像領域の分離が行
えず、このため画像の特徴に応じた二値化処理を適応的
かつ正確に行うこεができず、文字部の解像性と写真部
の階調性を同時に満足する画像を得ることができないと
いう欠点を除去するためになされたもので、耳真画像の
濃度変化の大きい領域における誤判定をなくして正確な
画像領域の分離を行え、したがって画像の特徴に応じた
二鎧化処理を適応的かつ正確に施すことにより文字部の
解像性と写真部の階調性を同時に満足する画像を得るこ
とができる画像処理装置を提供することを目的とする。

［発明の構戊〕 （課題を解決するための手段） 本発明の画像処理装置は、処理対象画像における注目画
素を含む所定範囲内の画像情報から当該注目画素の特徴
情報を抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段によ
り抽出の対象εなる前記注目画素の周辺画素に対して、
前記注目画素と各周辺画素との位置関係に応じた重み付
けを施すことにより周辺画素の特徴情報を算出する周辺
画素特徴情報算出手段と、この周辺画素特徴情報算出手
段で算出した周辺画素の特徴情報により前記特徴抽出手
段で抽出した注目画素の特徴情報を弁別する閾値を動的
に設定する弁別閾値設定手段と、この弁別閾値設定手段
で設定した閾値により前記注目画素の特徴情報を弁別し
て画像の種類を判定する判定手段と、この判定手段の判
定結果に応じて前記注目画素の画像情報を二値化する閾
値を決定する閾値決定手段と、この閾値決定手段により
決定された閾値により前記注目画素の画像情報を二値化
する二値化手段とを具備したものである。

（作用） 本発明は、文字及び写真の混在した原稿においては、写
真領域が微小な単位で分散して存在することは少なく、
原稿上の所定領域に集中した状態で存在するという性質
を利用して、注目画素の周辺画素であって、既に文字画
素であるか写真画素であるかが判定済みのものに対し、
これら周辺画素と注目画素との距離に応じて定めた係数
により重み付けを施したものを周辺画素の特徴情報と為
し、この周辺画素の特徴情報に応じた弁別閾値を動的に
設定し、この弁別閾値により特徴抽出手段で抽出した注
目画素の特徴情報を弁別することにより注目画素の画像
の種類を判定し、この判定結果に基づいて注目画像の画
像情報を二値化する閾値を決定し、この決定された閾値
により注目画像の画像情報を二値化するようにしたもの
である。

このように、所定領域に集中して分布する写真画素に対
して周辺画素の特徴情報を加味した識別を行なうことに
より写真部の誤判定を抑制し、文字部と写真部とを正確
に識別して各画像の特徴に応じた二値化処理を行なうこ
とができるものとなっている。

（実施例） 以下、図面を参照しながら本発明の一実施例について説
明する。

第１図はこの発明に係わる画像処理装置の構成を示すブ
ロック図である。この画像処理装置は、図示しないイメ
ージスキャナ等の読取装置にて読取った画像情報Ｓ１を
、例えば１画素当り８ビットのデジタルデータとして人
力し、これを二値化処理して二値化画像信号Ｓ２を出力
するものである。ラインバッファ１はこのような画像情
報Ｓ１を一時的に格納し、以下に行なう画像処理（二値
化処理）に供するものである。

図中の識別手段２は以下の機能を６するものである。す
なわち、識別手段２はラインバッファ１が所定クロック
に同期しで出力する画像情報８３〜Ｓ６を入力し、その
画像情報８３〜Ｓ６から注目画素を含む局所領域におけ
る最大濃度Ｄ　＋＊ａＸ、最小濃度Ｄｇｔｉｎｓ及び平
均濃度Ｄａをそれぞれ求め、これらから平均濃度Ｄａで
規格化した最大濃度差ΔＤｎを求める。次に、最小濃度
Ｄ　＋ｍｌｎが所定の閾値より大きい場合は写真画素で
ある可能性が大きいと判断して所定の弁別閾鎖Ｔ　ｈ　
ａに周辺画素の特徴情報ＳＦを加える。この周辺画素の
特徴情報ＳＦは、注目画素の周辺画素に対し注目画素か
らの距離に応じて定めた係数で重み付けして得られる情
報を特徴量としたものである（詳細は後述する）。逆に
、最小濃度Ｄ　ｗｉｎが所定の閾値より小さい場合は文
字画素である可能性が大きいと判断して周辺画素の特徴
情報ＳＦは加えない。

かかる処理の結果から局所領域の画像ｔｇ報が文字部特
有の性質を示すか、あるいは写真部としての特徴を示す
かを判定することにより画像の種類を識別して選択制御
信号Ｓ７を出力するものである。

上記識別手段２からの選択制御信号Ｓ７はセレクタ３に
供給され、二値化するための閾値の切替え信号として用
いられる。すなわち、第１の閾値メモリ４からの第１の
閾値Ｔｈ１、又は第２の閾値メモリ５からのディザ・マ
トリックス等の第２の閾値Ｔｈ２のいずれかが画像情報
Ｓ１を二値化処理するための閾値Ｔｈとして選択的に抽
出される。そして、ラインバッファ１から読出され、遅
延メモリ６にて所定タイミングだけ遅延されて比較回路
７に供給される画像情報Ｓ８が、上記セレクタ３により
抽出された閾値Ｔｈにより二値化され、二値化画像信号
Ｓ２として出力される。

なお、上記第１の閾値Ｔｈｌは、動的閾値算出回路８に
おいて、人力された画像情報Ｓ１に応じて動的に求めら
れるものである（詳細は後述する）。

ここで、注目画素を含む局所領域として「４Ｘ４画素」
の領域を設定し、その注目画素の特徴量を求めて識別手
段２により画像種類の識別処理を実行するものとすると
、ラインバッファ１としては３ラインバッファが用いら
れる。そして識別手段２は、この３ラインバッファ１か
ら列方向に４画素分ずつ並列に人力される画像情報８３
〜Ｓ６について以下に示すような信号処理を施すことに
なる。

すなわち、識別手段２は、上記ラインバッファ１から読
出される画像情報８３〜Ｓ６から、「４×４画素」の局
所領域における最大濃度値Ｄ■ａＸ及び最小濃度値Ｄｍ
ｉｎをそれぞれ求めて最大濃度信号Ｓ２１及び最小？ａ
度信号Ｓ２２として出力する最大値最小値検出回路２１
と、この最大値最小値検出回路２ｌからの最大ａ度信号
３２１と最小濃度信号Ｓ２２とを入力し、これらから最
大濃度値Ｄ　ｓａｘと最小濃度値Ｄ　ｓｉｎとの差を表
わす最大濃度差ΔＤ　ａ＋ａｘを求め、最大濃度差信号
９２３として出力する減算器２２を備えている。

この最大値最小値検出回路２１及び減算器２２で求めた
最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを局所領域における画像の第１
の特徴情報として用いる。

また、識別手段２の平均値算出回路２３は、ラインバッ
ファ１から読出した画像情報８３〜Ｓ６から上記局所領
域における平均濃度値Ｄａを求め、平均濃度信号Ｓ２４
として出力するものである。

この平均値算出回路２３で求めた平均濃度Ｄａを局所領
域における画像の！Ｂ２の特徴情報として用いる。

また、識別手段２の除算器２５は、減算器２２から第１
の特徴情報として出力される最大濃度差信号Ｓ２３を、
平均値算出回路２３から第２の特徴情報として出力され
る平均濃度信号Ｓ２４で除算して規格化最大濃度差ΔＤ
ｎを求め、規格化最大濃度差信号Ｓ２５として出力する
ものである。

この規格化最大濃度差ΔＤｎが画像の種類を識別する注
目画素の特徴情報として用いられる。

また、識別手段２内の弁別閾値設定回路２９は、所定の
閾値Ｔｈａに周辺画素の特徴情報を加える加算回路と、
最小濃度Ｄ　ｗｉｎと所定の閾値Ｔ　ｈ．　ｃとを比較
する第１の比較回路と、この第１の比較回路の比較結果
に従って上記加算回路に重み付け回路２８からの周辺画
素の特徴情報を供給するか所定の定数を供給するかを選
択するセレクタとを備えている。そして、最大値最小値
検出回路２１から供給される最小濃度信号Ｓ２２を人力
し、注目画素を含む所定範囲内の最小濃度Ｄ　ｗｔｎが
所定の閾値Ｔｈｅより大きいとき注目画素が写真である
可能性が高いと判断し、所定の閾直Ｔｈａに対し、重み
付け回路２８で重み付けされた周辺画素の特徴情報を加
えることにより動的に補正を行なう。判定手段２４は、
弁別閾値設定回路２９が周辺画素の特徴情報に応じて動
的に出力する弁別閾値Ｔｈｂで上記注目画素の特徴情報
たる規格化最大濃度差ΔＤｎを弁別し、上記局所領域に
おける画像の種類を判定する。そして、この判定結果に
従って画像情報Ｓ１を二値化する閾値Ｔｈを決定する選
択制御信号Ｓ７を生成し、セレクタ３の閾値選択を制御
する。

判定手段２４は、弁別ＩＩｌ＃値Ｔｈｂと上記規格化最
大濃度差Ｄｎとを比較する比較回路を供えており、規格
化最大濃度差ΔＤｎと弁別閾値Ｔｈｂとの比較結果に応
じて、画像の種類を示す選択制御信号Ｓ７を出力する。

すなわち、規格化最大濃度差ΔＤｎが弁別閏値Ｔｈｂよ
り大きい乏きは画像の種類を文字であると判定し、小さ
いときは画像の種類を写真であると判定する。

周辺画素特徴情報算出回路２６はラインバッファ２７及
び重み付け回路２８より構威されている。

ラインバッファ２７は上記判定手段２４で既に判定した
画像の種類（文字又は写真）情報を周辺画素の特徴情報
として一時的に蓄えておくものである。この実施例では
、周辺画素の参照範囲を第８図に示す領域としたので２
ラインバッファを設けているａ重み付け回路２８は、前
記ラインバッファ２７に蓄えられた周辺画素の特徴情報
を所定のクロックに同期して順次入力し、注目画素との
距離に応じて定めた係数で重み付けした周辺画素の特徴
情報ＳＦを示す周辺画素特徴量信号Ｓ２６を生成する。

さて、上述した減算器２２が出力する第１の特徴情報（
最大濃度差ΔＤｍａｘ）及び平均値算出回路２３が出力
する第２の特徴情報（平均濃度Ｄａ）は次のようにして
求める。

第２図は最大値最小値検出回路２１の構成を示すブロッ
ク図である。この最大値最小値検出回路２１は処理対象
画像中の注目画素に対して、第３図に示すように、その
注目画素（斜線で示す画素）を含む「４Ｘ４画素」の領
域内における濃度の最大値Ｄ　ＩｌａＸと最小値Ｄ　ｓ
ｉｎとをそれぞれ求めるものである。

すなわち、最大値最小値検出回路２１は、例えば第５図
に動作タイミングを示すように、ラインバッファ１から
クロックＣＬＫに同期して列方向に４画素単位で順次入
力される画素当り８ビットの画像情報８３〜Ｓ６を、セ
レクタ２１ａにより比較器２ｌｂ，２１ｃ，２１ｄ，２
１ｅに順次分配する。この列単位に入力される画像情Ｎ
９３〜Ｓ６のセレクタ２１ａによる比較器２　ｌ　ｂ，
　２　１　ｃ，　２　１　ｄ，　２　１　ｅヘの分配は
、クロックＣＬＫを受けて動作するカウンタ２１ｈから
の選択信号ＳＥＯ，ＳＥＩにより、セレクタ２１ａの出
力端子ＡＯ−３．ＢＯ−３，ＧＯ−３，ＤＯ−３を順次
選択して画像情報８３〜Ｓ６を出力させることにより行
なう。そして、比較器２１ｂ，２１ｃ，２１ｄ，２１ｅ
によって画像情報を４画素単位でそれぞれ列方向に比較
し、その列における最大濃度と最小濃度とをそれぞれ求
める。次段の比較器２１ｆ，２１ｇは、上記比較器２ｌ
ｂ，２１ｃ，２１ｄ，２１ｅからの信号をＥＤＧＩのタ
イミングで人力し、列方向にそれぞれ求めた最大値と最
小値とを行方向に比較し、その中の最大値と最小値をそ
れぞれ求めるものである。以上の処理によって第３図に
示す「４×４画素」の領域内における最大濃度値Ｄ　ｒ
ａａｘと最小濃度値Ｄ　ｗｌｎがそれぞれ求められ、最
大濃度信号Ｓ２１および最小濃度信号Ｓ２２としてそれ
ぞれＥＤＧ２のタイミングで出力される。

減算器２２は、このようにして求めた最大濃度値Ｄ　ｗ
ａｘと最小濃度値Ｄ　ｗｉｎとから第１の特徴情報であ
る最大濃度差ΔＤ　ＩＩａＸを次式により求めるもので
ある。

ΔＤｍａｘ　−Ｄｍａｘ　−Ｄａｉｎ　　　　　　−　
（２）この第１の特徴情報である最大濃度差ΔＤ　ＩＩ
ａＸは除算器２５に与えられる。

一方、第２の特徴情報である平均濃度値Ｄａを求める平
均値算出回路２３は、例えば第６図に示すように構成さ
れる。この平均値算出回路２３は、上記最大値最小値検
出回路２１と同様に、ラインバッファ１からクロックＣ
ＬＫに同期して列方向に４画素単位で順次入力される画
素当り８ビットの画像情報８３〜Ｓ６をセレクタ２３ａ
により加算器２３ｂ．２３ｃ．２３ｄ，２３ｅに順次分
配する。この列単位に入力される画像情報Ｓ３一Ｓ６の
セレクタ２３ａによる加算器２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，
２３ｅへの分配は、クロックＣＬＫを受けて動作するカ
ウンタ２３ｈからの選択信号ＳＥ２，ＳＥ３によりセレ
クタ２３ａの出力端子ＡＯ−３，ＢＯ−３．Ｃｏ−３，
Ｄｏ−３を順次選択して画像情報８３〜・Ｓ６を出力さ
せることにより行なう。そして、加算器２３ｂ，２３ｃ
、２３ｄ，２３ｅによって画像情報を４画素単位でそれ
ぞれ列方向に加算し、各列における画像濃度の和を出力
する。次段の加算器２３ｆは、これらの加算器２３ｂ、
２３ｃ，２３ｄ，２３ｅによってそれぞれ求めた列方向
４画素の濃度値の和を４行分に亙って加算することで、
前述した「４Ｘ４画素」の局所領域における濃度鎧の総
和をすめている。この濃度値の総和を除算器２３ｇにて
上記局所領域を構成する画素数［１６］で除算すること
により、その局所領域の平均濃度Ｄａが第２の特徴ｔａ
報として求められる。

第１図に示す除算器２５は、このようにして求めた最大
濃度差ΔＤ　ｗａｘを平均濃度Ｄａで除算し規格化最大
濃度差Ｄｎを次式により求めるものである。

ΔＤｎ　一ΔＤａａｘ　／Ｄａ　　　　　　　−　（３
）また、第７図は重み付け回路２８の構成を示すもので
ある。シフトレジスタ３１．３２は５ビットのシリアル
インφパラレルアウトの＃１能を有するもので、シフト
レジスタ３２は注目画素の前々ラインの周辺画素の判定
結果を、シフトレジスタ３１は注目画素の前ラインの周
辺画素の判定結果を特徴情報として蓄えておくものであ
る。また、シフトレジスタ３０は２ビットのシリアルイ
ン・パラレルアウトの機能を有するもので、注目画素の
前画素、前々画素の判定結果を特徴情報としで蓄えてお
くものである。また、周辺画素特徴情報生戊用のＲＯＭ
３　３は、シフトレジスタ３０，３１．３２が出力する
周辺画素の判定結果をアドレス情報として入力し、周辺
画素の判定結果に応じて予め蓄えておいた周辺画素の特
徴情報ＳＦを示す周辺画素特徴量信号＄２６を出力する
。周辺画素特徴情報生成用のＲＯＭ３３に予め蓄えてお
く周辺画素の特徴情報ＳＦは次式により求める。

ＳＦ一ΣＨｃ　　（ｉ）　　ｘｆ　　（ｉ））　　　・
・・　（４）１ ここで、ｋ　（ｉ）は周辺画素１の重み付け係数であり
、本実施例では第９図に示す値を係数として用いた。ま
た、ｆ　（ｉ）は周辺画素ｉの判別結果に応じて決まる
値で、周辺画素ｌが文字と判定されている場合ｒ−ＩＪ
、写真と判定されている場合「＋１」となる。

また、上述した弁別閾硫設定回路２９は、所定の閾値Ｔ
ｈａに同辺画素の特徴情報ＳＦを加えた結果の値Ｔｂｂ
を弁別Ｍｌｉｌｌとして動的に出力する。

Ｔ　ｈ　ｂ　−　Ｔ　ｈ　ａ　＋　Ｓ　Ｆ　　　　　　
　−　（　５　）次に、判定手段２４は、規格化最大濃
度差ΔＤｒ＋を弁別Ｍ値設定回路２９で算出した弁別閏
値Ｔｈｂで弁別し、画像の種類を判定することになる。

判定式を次に示す。

ΔＤｎ　＞Ｔｈｂ　　　　　　　　　　−　（６）ΔＤ
ｎ≦Ｔｈｂ　　　　　　　　　　−（７）判定手段２４
は、（６）式が満足された場合注？画素を文字と判定し
「１」を出力し、（７）式が満足された場合注目画素を
写真と判定し「０」を出力する。ここで、周辺画素が全
て写真と判定されていたとすると、周辺画素の特徴情報
ＳＦはプラスの値εなる。このため、判別式（６）（７
）の右辺の弁別閾値Ｔｈｂは所定の閾値Ｔｈａよりも大
きくなり、（７）式の条件を満足する可能性が高くなる
。つまり、注目画素は耳真と判定されやすくなる。

なお、このような判定結果に従ってセレクタ３により選
択される第１の閾値Ｔ　ｈ．　］，は動的閾値算出回路
８により、その画像情報に応じて生威される。具体的に
は前記最大直最小値検出回路２１で求めた最大濃度鎖Ｄ
　ｗａｘと最小濃度値Ｄ　ｉｌｒ＋とに従い、画像情報
Ｓ１を二値化するための閾値Ｂｈを、例えば Ｂ　ｈ　＝　（Ｄｍａｘ　＋　Ｄｍ１ｎ　）　／　２　
　　■＝　（８）として動的に求め、第１の閾値メモリ
４に記憶しておくものである。

これに対して写真部を二値化処理するための第２の閾ｌ
，Ｔｈ２は、例えば第４図に示すようなディザパターン
情報（ディザマトリックス）εして与えられ、第２の閾
値メモリ５に記憶されている。

このような閾値Ｂｈ（第１の閾値Ｔｈ　１）又はディザ
パターンにより示される閏値（第２の閾値Ｔｈ２）が判
定手段２４の判定結果に基づいてセレクタ３により選択
的に抽出され、前記画像情報Ｓ１の二値化閾値Ｔｈとし
て用いられる。

以上のように、文字及び写真の混在した原稿においては
、写真領域が微小な単位で分散して存在することは少な
く、原稿上の所定領域に集中した状態で存在するεいう
性質を利用して、注目画素の周辺画素であって、既に文
字画素であるか写真画素であるかが判定済みの画素に対
し、これら周辺画素と注目画素との距離に応じて定めた
係数により重み付けを施しものを周辺画素特徴情報算出
回路２６で周辺画素の特徴情報ＳＦとして算出し、この
周辺画素の特徴情報ＳＦに応じた弁別閾値Ｔｈｂを動的
に設定し、この弁別閾値Ｔｈｂにより最大値最小値算出
回路２１で算出きれた最大濃度Ｄ　ｓａｗ及び最小濃度
Ｄ　ｗｉｎを減算器２２で減算して得られる最大濃度差
ΔＤ　ｓａｘを、平均値算出回路２３で得られる平均濃
度Ｄａで除算した規格化最大濃度差Ｄｎを注目画素の特
徴情報として弁別することにより注目画素の画像の種類
を判定し、この判定結果に基づいて注目画像の画像情報
を二値化ずる閾値Ｔｈを決定し、この決定された閾値に
より注目画像の画像情報を二値化するようにしたので、
最大濃度差ΔＤｗａｘだけによる識別では、写真画像に
おいて所定範囲内に濃度変化の激【，い領域（例えば顔
の輪郭部）を含んだ画素が誤判定きれるという欠点を除
去できるものとなっている。

すなわち、局所領域での注目画素の特徴情報だけでなく
、その周辺の画素の識別結果も参照して画像の種類を判
定するようにしたので、注目画素の特徴情報だけでは誤
判定きれる画素であっても画像の種類を確実に識別する
ことが可能となっている。この結果、文字部と写真部を
正確に判定するこ乏ができ、複数種類の情報が存在する
文書画像において、文字部については解像性良く二値化
することができ、また写真部については階調性を保存し
て二値化することができるものとなっている。

なお、所定範囲内の最大濃度差ΔＤ　ｌａＸを特徴情報
として識別を行なうと、文字画像の背景領域は写真と判
定される。文字部の周辺にはこの写真と判定される背景
画素が多く存在するため文字部に上記周辺画素の判別結
果を注目画素の特徴情報に付加した識別を行うと文字の
エッジ部まで写真と判定されてしまうおそれがある。そ
こで文字画像の可能性が大きいと判断した画素に対して
は上記周辺画素の特徴情報を加味した識別を行わず、写
真画像である可能性の大きいと判断した画素に対しての
み上記周辺画素の特徴情報を加味した識別を行うように
している。これにより文字画像のエッジ部が写真と誤判
定されることを防ぐことができるものとなっている。こ
の際、注目画素が文字画素の可能性が大であるか写真画
素の可能性が大であるかの判定は次のようにして行う。

つまり文字画像の場合エッジ領域の周辺の多くは背景画
素であるため所定範囲内の最小ａ度は小さいウこれを利
用して所定範囲内の最小濃度が所定の閾値Ｔｈｅより小
さい場合は所定範囲内に原稿の背景部があると判断して
文字画素の可能性が大きいと判定する。逆に所定範囲内
の最小濃度が所定の閾値Ｔｈｅより大きい場合は所定範
囲内に原稿の背景部がないと判断し専真である可能性が
大きい画素と判定する。このようにブロック的に集中し
て分布する写真画素に対してのみ周辺画素の特徴情報を
加味した識別を行なうことにより写真部の誤判定を抑制
し文字部と写真部を正確に識別できるようにしている。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。

例えば、所定範囲の領域は「４×４画素」に限定される
ものではなく、処理対象画像に応じて可変設定するよう
に構或することもできる。同様に周辺画素の参照領域も
第８図に示した領域に限られるものではない。また、閾
値の適応的な発生手段も種々変形可能であり、写真部の
二値化に用いるディザパターンも特に限定されない。ま
た、そのディザマトリックスの大きさも限定されるもの
ではなく、ディザパターンもドット分散型に閾値配置す
ることのみならずドット集中形式で閾値配置することも
可能である。

さらに、本実施例では、所定範囲内の平均濃度で規格化
した最大濃度差を注目画素の特徴情報としたが、これは
鉛筆書き原稿や新聞原稿等の背景とのコントラストの小
さい画像も文字と識別するためで、特徴情報はこれに限
定されるものではない。また、本発明では、特徴情報の
値および判定閾鎧は読取装置で読取った画像信号つまり
画像情報の反射率に対応した量を基に算出しているが、
この量を画像濃度（反射率の逆数の対数）に変換した値
でも良く、さらには人間の視覚特性を考慮した変換信号
をもとに識別を行っても良い。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、写真画像の濃度変
化の大きい領域における誤判定をなくして正確な画像領
域の分離を行え、したがって画像の特徴に応じた二値化
処理を適応的かつ正確に施すことにより文字部の解像性
と写真部の階調性を同時に満足する画像を得ることので
きる画像処Ｆ！！装置を堤供できる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例を示すもので、第１図は本発明の
画像処理装置の構成を示すブロック図、第２図は最大値
最小値検出回路の構成を示す誹細ブロック図、第３図は
動作を説明するための局所領域の一例を示す図、第４図
はディザパターンの一例を示す図、第５図は最大値最小
値検出回路の動作を説明するためのタイミングチャート
、第６図は平均値算出回路の構成を示す詳細ブロック図
、ｍ７図は重み付け回路の構或を示すブロック図、第８
図は周辺画素の参照範囲を説明するための図、第９図は
周辺画素に重み付けする重み付け係数を説明するための
図、第１０図は典型的な文字画像の最大濃度差の頻度分
布を説明するための図、第１１図は典型的な写真画像の
最大濃度差の頻度分布を説明するための図である。 １・・・ラインバッファ、２・・・識別手段、３・・・
セレクタ（閾値決定手段）　４・・・第１の閾値メモリ
、５・・・第２の閾値メモリ、６・・・遅延メモリ、７
・・・比較回路（二値化手段）、８・・・動的閾値算出
回路、２１・・・最大値最小値検出回路（特徴抽出手段
）　２２・・・減算器（特徴抽出手段）２３・・・平均
値算出回路（特徴抽出手段）２４・・・判定手段、２５
・・・除算器（特徴抽出手段）、２６・・・周辺画素特
徴情報算出回路（周辺画素特徴情報算出手段）　２７・
・・ラインバツファ、２８・・・重み付け回路、２９・
・・弁別閾値設定回路（弁別閾値設定手段）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 処理対象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像
   情報から当該注目画素の特徴情報を抽出する特徴抽出手
   段と、 この特徴抽出手段により抽出の対象となる前記注目画素
   の周辺画素に対して、前記注目画素と各周辺画素との位
   置関係に応じた重み付けを施すことにより周辺画素の特
   徴情報を算出する周辺画素特徴情報算出手段と、 この周辺画素特徴情報算出手段で算出した周辺画素の特
   徴情報により前記特徴抽出手段で抽出した注目画素の特
   徴情報を弁別する閾値を動的に設定する弁別閾値設定手
   段と、 この弁別閾値設定手段で設定した閾値により前記注目画
   素の特徴情報を弁別して画像の種類を判定する判定手段
   と、 この判定手段の判定結果に応じて前記注目画素の画像情
   報を二値化する閾値を決定する閾値決定手段と、 この閾値決定手段により決定された閾値により前記注目
   画素の画像情報を二値化する二値化手段と を具備したことを特徴とする画像処理装置。