JPH0357083A - ２値画像の像域判定方法 - Google Patents
２値画像の像域判定方法Info
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- JPH0357083A JPH0357083A JP1191561A JP19156189A JPH0357083A JP H0357083 A JPH0357083 A JP H0357083A JP 1191561 A JP1191561 A JP 1191561A JP 19156189 A JP19156189 A JP 19156189A JP H0357083 A JPH0357083 A JP H0357083A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 18
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims abstract description 22
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 19
- 230000015654 memory Effects 0.000 abstract description 5
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 3
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000002542 deteriorative effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000004148 unit process Methods 0.000 description 1
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野コ
本発明は２値画像の像域分離方法、特に単純２値化画像
と疑似中間調画像とを分離する２値画像の像域分離方法
に関するものである。
と疑似中間調画像とを分離する２値画像の像域分離方法
に関するものである。
［従来の技術］
従来、２値画像の処理に関しては像域分離による処理の
適正化が行われておらず、例えば２値画像の原画素を高
密度化し補間な行なうような場合にも、単純２ ｛ｔｌ
ｌ化画像と疑似中間調画像とを分離せず同様の補間処理
を行っている．［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上記従来例で単純２値化画像用の補間法
を疑似中間調画像で適用した場合には、疑似中間調画像
が劣化するという欠点があるように、単純２値化画像と
疑似中間長画像とを分離することが要求される． 本発明は、前記端末の欠点を除去するために、単純２値
化領域と疑似中間調領域とが混在する画像における新現
な２値画像の像域分離方法を提供する。
適正化が行われておらず、例えば２値画像の原画素を高
密度化し補間な行なうような場合にも、単純２ ｛ｔｌ
ｌ化画像と疑似中間調画像とを分離せず同様の補間処理
を行っている．［発明が解決しようとしている課題］ しかしながら、上記従来例で単純２値化画像用の補間法
を疑似中間調画像で適用した場合には、疑似中間調画像
が劣化するという欠点があるように、単純２値化画像と
疑似中間長画像とを分離することが要求される． 本発明は、前記端末の欠点を除去するために、単純２値
化領域と疑似中間調領域とが混在する画像における新現
な２値画像の像域分離方法を提供する。
し課題を解決するための手段］
この課題を解決するために、本発明の２値画像の像域分
離方法は、単純２値化領域と疑似中間調領域とが混在す
る画像において、 ｍ×ｎ画素のマトリックスを参照画素として、画素単位
で前記領域の分離を行うことを特徴とする． ここで、ｍｘｎ画素のマトリックスを参照画素とし、そ
の濃度値パターンから濃度反転の回数により中心画素の
判別を行うことを特徴とする。
離方法は、単純２値化領域と疑似中間調領域とが混在す
る画像において、 ｍ×ｎ画素のマトリックスを参照画素として、画素単位
で前記領域の分離を行うことを特徴とする． ここで、ｍｘｎ画素のマトリックスを参照画素とし、そ
の濃度値パターンから濃度反転の回数により中心画素の
判別を行うことを特徴とする。
又、ｍｘｎ画素のマトリックスを参照画素とし、その濃
度値パターンから特定の周期性を検出して中心画素の判
別を行うことを特徴とする。
度値パターンから特定の周期性を検出して中心画素の判
別を行うことを特徴とする。
又、ｍｘｎ画素のマトリックスを参照画素とし、その濃
度値パターンから孤立画素の数を検出して中心画素の判
別を行うことを特徴とする。
度値パターンから孤立画素の数を検出して中心画素の判
別を行うことを特徴とする。
更に、主走査方向，副走査方向それぞれについて、各ラ
インの小区間における白黒画素比率の比較により周期性
による判別の補足を行う。
インの小区間における白黒画素比率の比較により周期性
による判別の補足を行う。
［実施例］
以下添付図面を参照して本発明の一実施例を説明する．
第１図は本発明の像域分離方法を実施する装置の構成例
を示すブロック図である。シフトレジスタ１に入力され
た主走査方向１ラインのデータは、副走査方向の６画素
分のパラレルデータを出力するラインメモリ群２の６つ
のラインメモリ２ａ〜２ｆに入力され、ラインメモリ２
８〜２ｆからの出力はシフトレジスタ群３の６つの６ビ
ットレジスタ３８〜３ｆに書き込まれる。この時３ａ〜
３ｆに主走査方向にシフト入力され、６ライン×６画素
のマトリックスで画素濃度値データが取り出されて、ラ
ッチ群４の３６個のラッチにラッチされる．この６×６
マトリックスを像域分離回路５に入力し、中心の注目画
素が単純２値化画像に含まれるか、疑似中間調画像に含
まれるかが判定されて出力される． 以下に、像域分離のアルゴリズムについて詳細に説明す
る。
を示すブロック図である。シフトレジスタ１に入力され
た主走査方向１ラインのデータは、副走査方向の６画素
分のパラレルデータを出力するラインメモリ群２の６つ
のラインメモリ２ａ〜２ｆに入力され、ラインメモリ２
８〜２ｆからの出力はシフトレジスタ群３の６つの６ビ
ットレジスタ３８〜３ｆに書き込まれる。この時３ａ〜
３ｆに主走査方向にシフト入力され、６ライン×６画素
のマトリックスで画素濃度値データが取り出されて、ラ
ッチ群４の３６個のラッチにラッチされる．この６×６
マトリックスを像域分離回路５に入力し、中心の注目画
素が単純２値化画像に含まれるか、疑似中間調画像に含
まれるかが判定されて出力される． 以下に、像域分離のアルゴリズムについて詳細に説明す
る。
く空間周波数による判定〉
２値の写真画像では画素の濃度変化が激しく、その発生
に方向性はないが、文字画像では濃度変化回数は比較的
少なく、輪郭と直交する方向にのみ現われる。この濃度
変化の発生の違いにより像域を分離することができる。
に方向性はないが、文字画像では濃度変化回数は比較的
少なく、輪郭と直交する方向にのみ現われる。この濃度
変化の発生の違いにより像域を分離することができる。
ファクシミリでは、ハーフトーンのデイザは普通４×４
のマトリックスを使用しているので、第２図（ａ），（
ｂ）に示すように、まず画像信号を４×４のブロックに
分割し、そのブロック内の画素の境界を主走査方向，副
走査方向それぞれ１２ケ所について濃度の反転の回数Ｉ
ｘ，ＩＹを求めると、各画像の像域とＩｘ，Ｉｙには強
い相関がある． しかし、文字画像と写真画像とが重なっている部分もか
なりあり、あるしきい値で分けたとしても両者を完全に
分離できるものではなく、この方法だけでは不十分であ
ると考えられる．ここでは、一応Ｉｘ ＋Ｉｙ≧Ｉｓと
なる部分を写真画像領域と判定する。
のマトリックスを使用しているので、第２図（ａ），（
ｂ）に示すように、まず画像信号を４×４のブロックに
分割し、そのブロック内の画素の境界を主走査方向，副
走査方向それぞれ１２ケ所について濃度の反転の回数Ｉ
ｘ，ＩＹを求めると、各画像の像域とＩｘ，Ｉｙには強
い相関がある． しかし、文字画像と写真画像とが重なっている部分もか
なりあり、あるしきい値で分けたとしても両者を完全に
分離できるものではなく、この方法だけでは不十分であ
ると考えられる．ここでは、一応Ｉｘ ＋Ｉｙ≧Ｉｓと
なる部分を写真画像領域と判定する。
Ｉｌｌ＝８では、文字の輪郭をほとんど写真と誤判定し
てしまう。Ｉ ｓ ＝ １ １で文字部の誤判定はかな
り減るが、渦巻き型デイザ画像はほとんど写真部と判定
できない．ベイヤー型．網点型．誤差拡散法による画像
では有る程度写真部と判定するが、やはり黒に近いグレ
ーと白に近いグレーの部分は空間周波数が低いため、文
字部であると誤判定してしまう．しかし、Ｉ ｓ ”
１ １の場合が最も後判定が少なく適当であることが判
明した．上記４×４のブロックでは誤判定が結構あるの
で、もう少しブロックを拡張して６×６のブロックで同
様に判定をおこない、濃度反転の回数Ｉｘ，Ｉｙを求め
ると、４×４のブロックで区切った時と同様な相関がさ
らに強く現われるので、６×６のブロックで区切ったほ
うがより誤判定が減る． Ｉ．＝２０〜３０の範囲で像域分離を行なった結果、Ｉ
ｉ＝２６が最も後判定が少なく適当であると判明した．
しかじななから、黒に近いグレーと白に近いグレーの部
分は単純２値化領域と判定してしまうので、この部分を
誤判定させないために更に以下に示す方法を用いる．く
周期性による判定〉 この方法はディザ画像判定のためのもので、その特有な
周期性により文字画像からディザ処理した画像を識別す
る．まず画素を４×４のブロックに分割した後、上下左
右のブロック内の１６画素それぞれについて濃度値の比
較を行なう．デイザ画像では、エッチ部以外の大抵の部
分で高周波成分は殆ど無く、又平均グレーレベルはブロ
ック単位では急激に変化することは少ない．そこで、１
６個の画素とそれぞれ対応する画素の濃度の比較を行な
い、全て等しいか又は１階調の変化を想定し、１画素の
み異なる場合をディザ画像と考える．この方法はディザ
パターンの種類によらず、マトリックスサイズが４×４
でさえあれば適用できる。又、文字画像ではブロック内
パターンが偶然一致することは極稀であり、極小文字の
連続細線部等に限定される．又、この方法では無地の部
分と黒へ夕の部分も周期性があり写真部と判定してしま
うので、この場合は除外するようにする． 具体的に示すと、第３図（ａ）に示すように４×４のブ
ロックを上下左右と計５つとり、それぞれＡ０〜Ａｓの
ように対応する５画素を比較し、全部等しければＡに関
して周期性があるといえる．同様にＢ〜Ｐに関してもそ
れぞれ対応する５画素濃度値を比較し周期性を検出する
．このＡ−Ｐの１６種中１５個以上が全部等しかった時
のみ、このエリアは疑似中間調画像部であると判定する
。又、これはブロック単位の処理として、例えばＡ０〜
Ｐ０の４×４画素のブロックを判定結果が示すエリアと
考えることも出来るが、ここでは、１つの判定結果を１
つの画素例えばＫｏに対応させ、画素毎に判定を行わせ
ることとする．こうすることによって、誤差の少ない像
域分離ができる。
てしまう。Ｉ ｓ ＝ １ １で文字部の誤判定はかな
り減るが、渦巻き型デイザ画像はほとんど写真部と判定
できない．ベイヤー型．網点型．誤差拡散法による画像
では有る程度写真部と判定するが、やはり黒に近いグレ
ーと白に近いグレーの部分は空間周波数が低いため、文
字部であると誤判定してしまう．しかし、Ｉ ｓ ”
１ １の場合が最も後判定が少なく適当であることが判
明した．上記４×４のブロックでは誤判定が結構あるの
で、もう少しブロックを拡張して６×６のブロックで同
様に判定をおこない、濃度反転の回数Ｉｘ，Ｉｙを求め
ると、４×４のブロックで区切った時と同様な相関がさ
らに強く現われるので、６×６のブロックで区切ったほ
うがより誤判定が減る． Ｉ．＝２０〜３０の範囲で像域分離を行なった結果、Ｉ
ｉ＝２６が最も後判定が少なく適当であると判明した．
しかじななから、黒に近いグレーと白に近いグレーの部
分は単純２値化領域と判定してしまうので、この部分を
誤判定させないために更に以下に示す方法を用いる．く
周期性による判定〉 この方法はディザ画像判定のためのもので、その特有な
周期性により文字画像からディザ処理した画像を識別す
る．まず画素を４×４のブロックに分割した後、上下左
右のブロック内の１６画素それぞれについて濃度値の比
較を行なう．デイザ画像では、エッチ部以外の大抵の部
分で高周波成分は殆ど無く、又平均グレーレベルはブロ
ック単位では急激に変化することは少ない．そこで、１
６個の画素とそれぞれ対応する画素の濃度の比較を行な
い、全て等しいか又は１階調の変化を想定し、１画素の
み異なる場合をディザ画像と考える．この方法はディザ
パターンの種類によらず、マトリックスサイズが４×４
でさえあれば適用できる。又、文字画像ではブロック内
パターンが偶然一致することは極稀であり、極小文字の
連続細線部等に限定される．又、この方法では無地の部
分と黒へ夕の部分も周期性があり写真部と判定してしま
うので、この場合は除外するようにする． 具体的に示すと、第３図（ａ）に示すように４×４のブ
ロックを上下左右と計５つとり、それぞれＡ０〜Ａｓの
ように対応する５画素を比較し、全部等しければＡに関
して周期性があるといえる．同様にＢ〜Ｐに関してもそ
れぞれ対応する５画素濃度値を比較し周期性を検出する
．このＡ−Ｐの１６種中１５個以上が全部等しかった時
のみ、このエリアは疑似中間調画像部であると判定する
。又、これはブロック単位の処理として、例えばＡ０〜
Ｐ０の４×４画素のブロックを判定結果が示すエリアと
考えることも出来るが、ここでは、１つの判定結果を１
つの画素例えばＫｏに対応させ、画素毎に判定を行わせ
ることとする．こうすることによって、誤差の少ない像
域分離ができる。
第３図（ｂ）に示すように８×８の範囲で比較を行うと
、多少誤判定は増すがこれでもかなり判別できる。この
場合も、第３図（ａ）と同様にＡ−Ｐについて第３図（
ｂ）に示す範囲で、それぞれ対応する画素との濃度値を
比較することにより周期性をみる。
、多少誤判定は増すがこれでもかなり判別できる。この
場合も、第３図（ａ）と同様にＡ−Ｐについて第３図（
ｂ）に示す範囲で、それぞれ対応する画素との濃度値を
比較することにより周期性をみる。
第３図（ｃ）に示すように６×６の範囲で同様に比較を
行うと、これだけでは誤判定が多くて使えないが、以下
に示すライン間の濃度値比較と併用することにより、よ
り正確な判定が可能となる。
行うと、これだけでは誤判定が多くて使えないが、以下
に示すライン間の濃度値比較と併用することにより、よ
り正確な判定が可能となる。
ファクシミリ等で使われているデイザ用では４×４のマ
トリックスが一般的であり、これにはベイヤー型，網点
型，渦巻き型等があるが、どの方式においても１つのマ
トリクス内の１６画素について、主走査方向，副走査方
向でそれぞれ画素濃度値を比較した場合、４ライン中に
４画素全て黒となるラインがあり、かつ４画素全て白と
なるラインがあるということはない．例えば、第４図に
示すように主走査方向に黒画素数を数えると上から２．
１．２．０個で、副走査方向に黒画素数を数えると左か
ら２．１．２．０個である．このように、デイザ画像で
あれば主走査方向に４画素全て白となるラインがあった
場合、主走査方向に４画素全て黒となるラインはない．
同様に副走査方向に４画素全て白となるラインがあった
場合、副走査方向に４画素全て黒となるラインはない．
従って、主走査方向．副走査方向共それぞれ４画素全て
黒となるラインがあり、かつ４画素全て白となるライン
がある場合は、たとえ周期性があったとしてもデイザ画
像ではないとする． く画素の孤立性による判定〉 この方法は誤差拡散法による画像の判別を目的とする．
誤差拡散法による画像ではデイザ画像のような特定な周
期性が無いため、上記周期性による判定方法は使えない
。中間的グレーレベルの部分では空間周波数による判定
方法によりカバーできるが、やはり黒に近いグレー（高
濃度部）と白に近いグレー（ハイライト部）の部分では
別の方法が必要である． そこで、誤差拡散法による画像ではドットが分散し連続
ドットが少ないことに看目し、ドットの孤立性による判
別を行う．文字画像では孤立画素の存在は殆ど無く、ノ
イズやかすれた細線等に限られる． まず４×４画素のブロックで区切り、ブロック内の１６
画素中の孤立画素数を数える。その孤立画素数がある値
１０以上であれば、そのブロックは誤差拡散法による画
像であると判定する。
トリックスが一般的であり、これにはベイヤー型，網点
型，渦巻き型等があるが、どの方式においても１つのマ
トリクス内の１６画素について、主走査方向，副走査方
向でそれぞれ画素濃度値を比較した場合、４ライン中に
４画素全て黒となるラインがあり、かつ４画素全て白と
なるラインがあるということはない．例えば、第４図に
示すように主走査方向に黒画素数を数えると上から２．
１．２．０個で、副走査方向に黒画素数を数えると左か
ら２．１．２．０個である．このように、デイザ画像で
あれば主走査方向に４画素全て白となるラインがあった
場合、主走査方向に４画素全て黒となるラインはない．
同様に副走査方向に４画素全て白となるラインがあった
場合、副走査方向に４画素全て黒となるラインはない．
従って、主走査方向．副走査方向共それぞれ４画素全て
黒となるラインがあり、かつ４画素全て白となるライン
がある場合は、たとえ周期性があったとしてもデイザ画
像ではないとする． く画素の孤立性による判定〉 この方法は誤差拡散法による画像の判別を目的とする．
誤差拡散法による画像ではデイザ画像のような特定な周
期性が無いため、上記周期性による判定方法は使えない
。中間的グレーレベルの部分では空間周波数による判定
方法によりカバーできるが、やはり黒に近いグレー（高
濃度部）と白に近いグレー（ハイライト部）の部分では
別の方法が必要である． そこで、誤差拡散法による画像ではドットが分散し連続
ドットが少ないことに看目し、ドットの孤立性による判
別を行う．文字画像では孤立画素の存在は殆ど無く、ノ
イズやかすれた細線等に限られる． まず４×４画素のブロックで区切り、ブロック内の１６
画素中の孤立画素数を数える。その孤立画素数がある値
１０以上であれば、そのブロックは誤差拡散法による画
像であると判定する。
ここで孤立画素とは、上下左右の４画素が全て着目画素
濃度と異なる画素であると定義する。
濃度と異なる画素であると定義する。
誤差拡散法による画像を良く判別でき、かつ文字画像で
は殆ど誤判定がないことがわかる．Ｉ０＝２が適当であ
る。
は殆ど誤判定がないことがわかる．Ｉ０＝２が適当であ
る。
く３つの方法を組み合わせた像域分離〉前述した３つの
方法を組み合わせることにより、どの画像をも正確に判
別する方法が提供出来る。なるべき狭い範囲で効果のあ
る判定を行う為には、６ライン×６画素のマトリックス
で前述の３つの方法、 （１）空間周波数により判定 （２）周波数による判定 （３）画素の孤立性による判定 を組み合わせると、正確な判別ができ適当である。
方法を組み合わせることにより、どの画像をも正確に判
別する方法が提供出来る。なるべき狭い範囲で効果のあ
る判定を行う為には、６ライン×６画素のマトリックス
で前述の３つの方法、 （１）空間周波数により判定 （２）周波数による判定 （３）画素の孤立性による判定 を組み合わせると、正確な判別ができ適当である。
次にこの像域分離法を用いて、文字と判定した部分には
文字用解像度変換法を施し、写真と判定した部分には何
も変換をしないようにシミュレーションした結果、文字
は像域分離を介せずに解像度変換を行なった場合と全く
同様の変換効果があり、写真は殆ど劣化が無いことが確
認できた。
文字用解像度変換法を施し、写真と判定した部分には何
も変換をしないようにシミュレーションした結果、文字
は像域分離を介せずに解像度変換を行なった場合と全く
同様の変換効果があり、写真は殆ど劣化が無いことが確
認できた。
以上に述べたアルゴリズムに従い、これを６Ｘ６＝３６
画素のパラレル入力に対し、中心画素が単純２値領域に
属するか疑似中間調部分に属するか決定するように論理
回路を組み、第１図の像域分離回路５とする．この出力
結果を、例えば高画素密度化と補間とを行う論理回路へ
の画素単位の制御切り換えを行なう等、単純２値化画像
（文字や線画）と疑似中間画像とにそれぞれの特徴に応
じた劣化のない処理を施すことが可能となる．尚、像域
分離回路５を３６ビットのアドレスを持ったＲＯＭで構
成するとハードウエア規模及び処理速度の点で好ましい
．［発明の効果］ 本発明により、単純２値化領域と疑似中間調領域とが混
在する画像における新現な２値画像の像域分離方法を提
供できる． 更に、本発明によれば２値画像を各種画像処理する際に
、その前段階で単純２値化領域と疑似中間調領域を分離
することにより後段階の画像処理を簡単かつ効果的に行
うことを可能とする．又、その際にパターンメモリを多
量に用いることもなく簡単な論理回路により判定できる
という利点がある．本発明をファクシミリ装置に適用し
て補間回路と併用することにより、疑似中間調画像の劣
化を伴わない文字画像の補間・高密度化が可能となる．
画素のパラレル入力に対し、中心画素が単純２値領域に
属するか疑似中間調部分に属するか決定するように論理
回路を組み、第１図の像域分離回路５とする．この出力
結果を、例えば高画素密度化と補間とを行う論理回路へ
の画素単位の制御切り換えを行なう等、単純２値化画像
（文字や線画）と疑似中間画像とにそれぞれの特徴に応
じた劣化のない処理を施すことが可能となる．尚、像域
分離回路５を３６ビットのアドレスを持ったＲＯＭで構
成するとハードウエア規模及び処理速度の点で好ましい
．［発明の効果］ 本発明により、単純２値化領域と疑似中間調領域とが混
在する画像における新現な２値画像の像域分離方法を提
供できる． 更に、本発明によれば２値画像を各種画像処理する際に
、その前段階で単純２値化領域と疑似中間調領域を分離
することにより後段階の画像処理を簡単かつ効果的に行
うことを可能とする．又、その際にパターンメモリを多
量に用いることもなく簡単な論理回路により判定できる
という利点がある．本発明をファクシミリ装置に適用し
て補間回路と併用することにより、疑似中間調画像の劣
化を伴わない文字画像の補間・高密度化が可能となる．
第１図は本発明の像域分離方向を実現する装置の構成を
示すブロック図、 第２図（ａ）．（ｂ）は空間周波数による判定を説明す
る図、 第３図（ａ）〜（Ｃ）は周期性による判定を行うための
比較パターンを示す図、
示すブロック図、 第２図（ａ）．（ｂ）は空間周波数による判定を説明す
る図、 第３図（ａ）〜（Ｃ）は周期性による判定を行うための
比較パターンを示す図、
Claims (5)
- （１）単純２値化領域と疑似中間調領域とが混在する画
像において、 ｍ×ｎ画素のマトリックスを参照画素として、画素単位
で前記領域の分離を行うことを特徴とする２値画像の像
域分離方法。 - （２）ｍ×ｎ画素のマトリックスを参照画素とし、その
濃度値パターンから濃度反転の回数により中心画素の判
別を行うことを特徴とする請求項１記載の２値画像の像
域分離方法。 - （３）ｍ×ｎ画素のマトリックスを参照画素とし、その
濃度値パターンから特定の周期性を検出して中心画素の
判別を行うことを特徴とする請求項１又は２記載の２値
画像の像域分離方法。 - （４）ｍ×ｎ画素のマトリックスを参照画素とし、その
濃度値パターンから孤立画素の数を検出して中心画素の
判別を行うことを特徴とする請求項１又は２又は３に記
載の２値画像の画像分離方法。 - （５）主走査方向、副走査方向それぞれについて、各ラ
インの小区間における白黒画素比率の比較により周期性
による判別の補足を行うことを特徴とする請求項３又は
４記載の２値画像の像域分離方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1191561A JP2878318B2 (ja) | 1989-07-26 | 1989-07-26 | ２値画像の像域判定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1191561A JP2878318B2 (ja) | 1989-07-26 | 1989-07-26 | ２値画像の像域判定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0357083A true JPH0357083A (ja) | 1991-03-12 |
| JP2878318B2 JP2878318B2 (ja) | 1999-04-05 |
Family
ID=16276720
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1191561A Expired - Fee Related JP2878318B2 (ja) | 1989-07-26 | 1989-07-26 | ２値画像の像域判定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2878318B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7130064B1 (en) | 1999-06-25 | 2006-10-31 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method selectively utilizing lower than normal image recording density |
| JP2007274616A (ja) * | 2006-03-31 | 2007-10-18 | Toshiba Corp | 画像形成装置及び画像形成方法 |
| JP2010041398A (ja) * | 2008-08-05 | 2010-02-18 | Toshiba Corp | 画像読み取り装置及びその制御方法及び画像形成装置 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS61157158A (ja) * | 1984-12-28 | 1986-07-16 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JPS62241082A (ja) * | 1986-04-12 | 1987-10-21 | Ricoh Co Ltd | 画像デ−タの特性検出装置 |
-
1989
- 1989-07-26 JP JP1191561A patent/JP2878318B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2878318B2 (ja) | 1999-04-05 |
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