JPH04188948A

JPH04188948A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH04188948A
Application number: JP2315827A
Authority: JP
Inventors: Yoshiko Usui; 臼井　善子
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1990-11-22
Filing date: 1990-11-22
Publication date: 1992-07-07

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］本発明は画像処理装置に関し、例えばＣＯＤ等の光電変
換素子を用いてディジタルに画像を読み取り、該読み取
り画像の像域分離を行う画像処理装置に関するものであ
る。

［従来の技術］従来、像域分離を含む画像処理装置は、特開昭６３−５
６０６３号公報、特開昭６３−５４８７１号公報、特開
昭６３−４０４６８号公報等に記載されているように、
中心画素と周辺画素の平均値との差を所定の閾値と比較
し、中間調画像域の輪郭部であるか、文字画像域である
か、中間調画像域の輪郭部以外であるかを判別したり、
読み取った原画濃淡値の微分値と、該微分値を領域識別
用の窓で走査した最大値、最小値との差を所定の閾値と
比較し、２値画像傾城か、中間調領域かを識別する方法
が用いられている。

また、特開昭６３−４０４６７号公報に示されているよ
うに、原画像濃淡信号からデフォーカス信号を生成させ
、その信号での所定の走査窓内の最大値と最小値の差と
、原画像濃淡信号での所定の走査窓内の最大値と最小値
の差の変化量が、あるレンジ内であるか否かにより、中
間調画像であるか、２値画像領域であるかを識別する手
段が提案されている。

更に、この他にも画像の濃度分布から分散値を求め、文
字（２値）画像領域であるか、中間調（写真）画像かと
いった判別方法もある。

［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、中心画素と周辺画素の
平均値との差を所定の閾値と比較し、その特性を決めて
いる。これは、画像中でエツジの存在する部分を見てい
るが、エツジの存在する場所は濃淡の差が大きい部分で
ある。このため、中間調（写真）画像中のハイライト部
からダーク部への切り換わり部分、例えば人物像中の顔
と髪の毛の境などはエツジ部として検出されやすく、誤
りが生じ、像域分離が十分に行えないという欠点があっ
た。

同様に、デフォーカス画像中の所定窓内の最大値と最小
値の差と、原画像中の同じ窓内の最大値と最小値の差の
変換量というものも、先に述べたエツジ量の変化を見て
いるため、同様な誤りが生じるという欠点があった。

また、濃度分布からその分散値によって判別を行う方法
は、一般に中間調画像が第２図（ａ）に示すように、あ
らゆる濃度に分布し、分散値が小さいのに対し、２値画
像は第２図（ｂ）に示すようにハイライト部とダーク部
に集中し、分散値が大きいという性質を利用しているが
、求める母集団が第３図（ａ）に示すように、画像の存
在する領域を正確に読みとっている場合に適用され、第
３図（ｂ）に示すように、画像の存在する領域の検出が
ずれていたり、その母集団が小さい場合には、これらの
判定だけでは誤りが生じるという欠点があった。

本発明は、上記課題を解決するために成されたもので、
特定領域内での画像情報に基づいて特徴抽出を行い、正
確に像域分離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］上記目的を達成するために、本発明の画像処理装置は以
下の構成からなる。すなわち、画像情報を読み取り、特
徴抽出された画像情報の像域分離を行う画像処理装置に
おいて、特定領域内での平均値に対する画像情報の差分
量から平均分散を求める特徴抽出手段と、該特徴抽出手
段で求めた平均分散に応じて領域判別を行う領域判別手
段と、該領域判別手段での結果に従って前記画像情報を
処理する画像処理手段とを備える。

また、前記特徴抽出手段は、特定領域内での平均値を求
める平滑化手段と、該平滑化手段で求めた平均値と前記
画像情報とを比較し、差分な求める比較差分手段と、該
比較差分手段で求めた差分量から特定領域内での分散を
求める分散手段と、該分散手段での分散から平均分散を
求める平均分散手段とからなることを特徴とする。

更に、前記領域判別手段は、平均分散値と所定の閾値と
を比較する比較手段を含み、該比較手段での結果に応じ
て領域判別を行うことを特徴とする。

［作用］以上の構成において、特定領域内での平均値に対する画
像情報の差分量から平均分散を求め、その平均分散に応
じて領域判別し、その判別結果に従って画像情報を処理
するように動作する。

［実施例］以下、添付図面を参照して本発明に係る好適な一実施例
を詳細に説明する。

まず、中間調（写真）領域の濃度分布は第２図（ａ）に
示すように、あらゆる濃度に対して分布を持っており、
平均値との差分をとると低レベルの分布に集中し、かつ
中間謂画像内の急峻な濃度変化部分が存在しても、その
分布を非常に小さいものに抑えられるのに対し、２値画
像領域内での濃度分布と平均値との差分量は第２図（ｂ
）に示すように、高レベルと低レベルに集中しており、
この差分量の分布の特定領域内で平均分布をとると、２
値画像領域と中間調画像領域では大きく違いが表れる（
第５図参照）。

そこで、本実施例では、特定領域内での平均値と画像デ
ータとの差分を求め、その差分から特徴抽出を行うこと
により、正確な像域分離を行うものである。

次に、第１図を参照して本実施例における画像処理装置
の構成及び動作を以下に説明する。

図示するように、ＣＣＤＩで読み取られた画像情報り。

１．は平滑化回路２と比較器３にそれぞれ入力される。

まず平滑化回路２では、マトリクスサイズｎＸｍ内の平
均値ＡＶＥを次式から求め、比較器３へ出力する。

第４図は、上述のマトリクスを示す図であり、この例で
は９×９のマトリクスとし、簡単のため中の係数はすべ
て“１”としている。

また、特徴抽出の平滑マトリクスは、第４図に示すサイ
ズに限定されるものではない。

次に比較器３では、上述の平滑化回路２よりの平均値Ａ
ＶＥと画像情報Ｄ０．ヨとの差分量Ｄｅｖを算出する。

Ｄｅｖ＝Ｉ）＋、−ＡＶＥ　　≧０なお、差分量Ｄｅｖは、画像情報り。１．が平均値より
小さいときはすべて“０”にし、正の差分量としている
。

そして、分散演算部４では、差分量Ｄｅｖから５Ｘ５の
マトリクス内の分散値σ、が求められ、更に、平均分散
演算部５では、分散値σ１から平均の分散値σ。が求め
られる。

σ。＝　Σ　σｌ１１５×５第６図は、５×５マトリクス分散値σ、と平均の分散値
σ。を示す図である。なお、平均の分散値σ。を求める
ために、演算部５には５ラインのバッファが設けられて
いる。

次に、比較器６では、上述の平均分散値σゎと閾値ＴＨ
７とを比較する。その結果、閾値ＴＨ７より大きい値で
あれば、文字画像領域と判定し、小さい値であれば、中
間調画像領域であると判定し、それぞれの処理部へ判定
結果を出力する。

上述した処理は、判定回路内のメモリ量を多く有する場
合には、更に判定の精度を上げることができる。

また、本方式は、画像データをそのまま用いるのではな
（、平均値に対する差分量を用いているので、データ量
を、例えば８ｂｉｔ−５ｂｉｔへ減らすことも可能とな
る。

以上説明したように、本実施例によれば、特徴抽出手段
として、ある領域内（マトリクス内）の平均値を閾値と
し、画像信号の差分を用いてその信号から特定領域内の
分散と平均分散を求めることにより、正確に判別するこ
とができる。これにより文字領域にはエツジ強調のみを
かけることができ、写真画像領域に関しては、平滑処理
を行うことができる。この結果、従来ディジタルで問題
になっているモアレ現象を軽減することができ、かつ文
字は鮮明に再現できる。

［他の実施例］本実施例では、ＣＣＤ１からの出力をモノクロとしたが
、第７図（ａ）に示すように、ＣＣＤ　１での読み取り
をＲ，Ｇ、Ｂの３色フィルタによるカラー読み取りとし
ても構わない、また、第７図（ｂ）に示すように、Ｒ，
Ｇ、Ｂから判定信号、例えば、Ｇを算出した場合も有効
である。

また、本実施例では、特定領域内の分散を求める方式と
して、数学的な分散の式を引用したが、第８図に示すよ
うに、領域内の最大値−最小値の差分の度数を数え、差
分の大きいのが多く存在する場合を文字（２値）画像領
域、その逆を中間調（写真）画像領域とする方法も考え
られる。

［発明の効果］以上説明したように、本発明によれば、特定領域内での
画像情報に基づいて特徴抽出を行い、正確に像域分離で
きることにより２画像情報に対して所望の画像処理を施
すことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本実施例における画像処理装置の構成を示すブ
ロック図、第２図は中間調及び文字画像領域と濃度分布の関係を示
す図、第３図は特定領域内での濃度分布を示す図、第４図は平
滑マトリクスを示す図、第５図は中間調及び文字画像の濃度分布と差分量の分布
を示す図、第６図は分散と平均分散を説明する図、第７図、第８図
は他の実施例での画像処理装置の構成を示すブロック図
である。図中、１・・・ＣＣＤ、２・・・平滑化回路、３，６・
・・比較器、４・・・分散演算部、５・・・平均分散演
算部、７・・・閾値である。第２図　（０）第２図（ｂ）、−〇第６図偉ｔ（Ｘ＞（Ｃ）第５図（ｉｔ（ｂ）（ｄ）

Claims

【特許請求の範囲】

（１）画像情報を読み取り、特徴抽出された画像情報の
像域分離を行う画像処理装置において、特定領域内での
平均値に対する画像情報の差分量から平均分散を求める
特徴抽出手段と、該特徴抽出手段で求めた平均分散に応じて領域判別を行
う領域判別手段と、該領域判別手段での結果に従つて前記画像情報を処理す
る画像処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
（２）前記特徴抽出手段は、特定領域内での平均値を求
める平滑化手段と、該平滑化手段で求めた平均値と前記
画像情報とを比較し、差分を求める比較差分手段と、該
比較差分手段で求めた差分量から特定領域内での分散を
求める分散手段と、該分散手段での分散から平均分散を
求める平均分散手段とからなることを特徴とする請求項
第１項に記載の画像処理装置。
（３）前記領域判別手段は、平均分散値と所定の閾値と
を比較する比較手段を含み、該比較手段での結果に応じ
て領域判別を行うことを特徴とする請求項第２項に記載
の画像処理装置。