JPH04304776A - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、読み取られた画像デ
ータが文字，写真，網点写真などの何れであるかを判定
することのできる画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】イメージスキャナ，ファクシミリ等画像
データを扱う装置においては、画像の種類（文字，写真
，網点等）により、二値化レベルを変更したり、処理方
法を変更したりしていた。この分類を的確に行う装置と
して、特開昭６２−１４７８６０号等の装置が提案され
ている。

【０００３】上記装置は、入力画像データを複数画素か
らなるブロックに分割して、ブロック内の最大濃度差が
予め定められている値Ｔ１より大きければ、文字，網点
領域，ちいさければ写真と判定する。また、連続する２
画素の濃度レベルの差を算出して正／負の変化の回数を
カウントして、それが予め定められている値Ｔ２より大
きければ網点領域，小さければ文字領域と判定する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、この装置には
以下のような問題点があった。

【０００５】すなわち、正／負の回数がＴ２より非常に
大きくて網点の特徴を大きくしめしているのに、最大濃
度差がＴ１より少しだけ小さかったために写真と判定さ
れる場合がる。また、連続するブロックで異なった種類
に判定された場合てもこれをそのまま適用するので、微
妙な画像データの場合には処理が安定しない欠点があっ
た。

【０００６】この発明は、このような従来の問題点に着
目してなされたもので、濃度の変化状況から得られる特
徴量をもとにファジィ推論することにより、網点，写真
，文字など画像の種類に対する適合°を求めることによ
って上記問題点を解決することを目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】この発明は、画像データ
を記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている
画像データの階調分布および／または階調変化を算出す
る演算手段と、前記演算手段が算出した画像データの階
調分布および／または階調変化に基づき、その画像デー
タの種類を判定する判定手段と、を設けたことを特徴と
する。

【０００８】また、この発明は、前記判定手段をファジ
ィ推論によって画像データの種類を判定する手段で構成
したことを特徴とする。

【０００９】

【作用】この発明の画像処理装置では、演算手段が階調
分布および／または階調変化を演算する。演算された階
調分布および／または階調変化に基づき、判定手段がそ
の画像データの種類を判定する。階調分布および／また
は階調変化に基づいて画像の種類を判定するため、一部
の調子のみでその部分の画像の種類を判定する場合に比
して総合的な判断をすることができ、画像判別の精度を
向上することができる。

【００１０】

【実施例】図１はこの図面の実施例である画像処理装置
のシステム構成図である。この装置は読み取られた画像
データを記憶する画像記憶メモリ１、画像データを解析
する平均濃度演算装置２，最大／最小濃度演算装置３，
濃度差演算装置４、解析されたデータを記憶する入力情
報データベース５、解析された入力情報を加工する平均
濃度差演算装置６，平均濃度比演算装置７，微分演算装
置８，２値化しきい値演算装置１３、読み取り原稿の種
類を判定する領域推論演算装置９，領域結果保存メモリ
１０，総合判断装置１１および読み取られた画像データ
を二値化処理する二値化処理装置１２からなっている。

【００１１】画像記憶メモリ１は、ＣＣＤカメラやライ
ンセンサなどの画像読み取り装置によって読み取られ、
２５６程度の階調に変換された画像データを記憶する。 一時に記憶できるデータは読み取り画像の５ライン分で
ある。この画像データは平均濃度演算装置２および最大
／最小濃度演算装置３に入力される。平均濃度差演算装
置２では画像記憶メモリの画像データを走査線の一端か
ら順に５ライン×５ドットの２５画素からなるブロック
に分割し、各ブロックごとの平均濃度（ＤＡＶｊ）を求
める。ここで、ｊは現在記憶されている画像データライ
ンのｊ番目のブロックであることを示す。最大／最小濃
度演算装置３は同様に５×５画素のブロックに分割した
のち、そのブロック内の最大濃度レベルＤＭＡＸｊおよ
び最小画素濃度レベルＤＭＩＮｊを求める装置である。 また、濃度差演算装置４は最大／最小濃度演算装置３で
求められた最大濃度レベルＤＭＡＸｊおよび最小濃度レ
ベルＤＭＩＮｊを基にブロック内の濃度差ΔＤｊを求め
る装置である。これらの装置で求められたデータが入力
情報データベース５に記憶される。このデータベースの
構造を図２に示す。ここで、画像記憶メモリ１に記憶さ
れた５ラインの画素はｎ個のブロックに分割されるもの
とする。

【００１２】平均濃度差演算装置６，平均濃度比演算装
置７が、入力情報データベース５からデータを読みだし
て再処理を行う。平均濃度差演算装置６は特定のブロッ
クにおける最大濃度差ΔＤｊおよびその左右のブロック
の最大濃度差ΔＤｊ−１，ΔＤｊ＋１を入力情報データ
ベース５より読み込み、これら３ブロックの平均濃度差
ΔＤＡＶｊを求める。ｊ＝２〜ｎ−１においてこの処理
が行われる。平均濃度差演算装置７は領域を判定するブ
ロックの平均濃度ＤＡＶｊとその左右のブロックの平均
濃度ＤＡＶｊ−１，ＤＡＶｊ＋１をそれぞれ入力情報デ
ータブロッベース５から取り込み、これらのデータに基
づいて、判定されるブロックＤＡＶｊとその左右のブロ
ックＤＡＶｊ−１，ＤＡＶｊ＋１との濃度比を演算する
装置である。求められる比は、ＤＡＶｊ−１／ＤＡＶｊ
、および、ＤＡＶｊ＋１／ＤＡＶｊである。

【００１３】また、微分演算装置８は前記画像記憶メモ
リ１から１ライン分の画像データを取り込み、そのライ
ンにおける各画素の濃度の増減を微分して増加領域の減
少領域とに分割し、これをもとに＋時間比および−時間
比を求める装置である。図３（Ａ）〜（Ｄ）に＋時間比
，−時間比を求める手順を示す。＋時間比はｌ２　／ｌ
１　であり、−時間比はｎ２　／ｎ１　である。なお、
この図では１ラインを２５画素で示している。

【００１４】以上の平均濃度差演算装置６，平均濃度比
演算装置７および微分演算装置８によって算出されたデ
ータは領域推論演算装置９に入力される。この領域推論
演算装置９はこれらのデータに基づいてその領域が文字
，網点，写真のうちどの種類の領域であるかを判定する
。ここで、文字，網点，写真の画像が読み取られたとき
、それぞれのデータには以下のような特徴がある。

【００１５】文字データは、白地と文字の黒の２値化さ
れたものが多いため濃度差が非常に大きい。文字が極め
て大きい場合にはブロック全体が黒または白の階調とな
る。

【００１６】網点の場合には、ドットが一定周期で配置
されているため濃度変化に周期性を持っている。

【００１７】写真の場合には各ブロックの濃度差および
隣接するブロック間のが非常に小さい。

【００１８】以上の特徴をもとにして図４のファジィル
ールおよび図５のメンバシップ関数を構成した。このル
ール，メンバシップ関数を用いた推論を領域推論演算装
置９が実行する。領域推論演算装置９は、その領域につ
いて最も適合度が高い画像種類とその適合度を出力する
。推論結果は領域結果保存メモリ１０に記憶される。

【００１９】領域結果保存メモリ１０の構成を図６に示
す。

【００２０】領域結果保存メモリ１０に記憶された判定
結果は、総合判断装置１１が読み出す。総合判断装置１
１は、この判定結果に基づいて文字領域，網点領域，写
真領域を画像データ全体にわたって総合的に判断する。 この総合判断の手法を図７に例示する。

【００２１】同図（Ａ）において、隣接するブロックの
領域が網点，写真，網点と変化しておりそれぞれの適合
度が０．９，０．５，０．９となっていた場合には写真
領域と判定された部分が実際には網点領域の一部である
と判断し、これらの複数ブロック全体を網点領域と判断
している。すなわち、１種類の画像種類が連続している
中に異種の画像種類が混入している場合にはこれを無視
する。

【００２２】同図（Ｂ）は、文字領域，網点領域，写真
領域が１ブロックづつつながっており、それぞれの適合
度が０．４，０．９，０．４ならば最も適合度の高い網
点領域と判断している。すわなち、領域の連続性が悪い
場合、領域判定の適合度が確実な領域を重要視してその
付近の複数ブロックの領域判定を行う。

【００２３】さらに、同図（Ｃ）ように文字領域に挟ま
れて１ブロックのみ写真領域がある場合には、このよう
な小さな写真は一般的に存在しないと考えられるため全
てが文字領域であると判断する。

【００２４】このような方式に基づいて画像記憶メモリ
１に記憶されている全てのデータの領域判断を実行する
。

【００２５】二値化しきい値演算装置１３は総合判断装
置１１の判断結果および入力情報データベース５に記憶
されている平均濃度データＤＡＶｊや最小画素濃度デー
タＤＭＩＮｊなどに基づいて二値化処理のしきい値を推
論決定する装置である。この装置では、画像種類や地色
の濃度等に基づいてしきい値を決定する。たとえば、判
定対象の領域が写真領域と判定されており、それに前後
するブロックが文字領域であると判定された場合、写真
領域と判定されたブロックを文字領域に変換するという
処理（図７（Ｃ））を行った場合、その部分は紙幣の地
肌の部分などのように写真の上に文字が描かれているも
のと考えられる。そこで、その写真領域と判定されたブ
ロックの平均濃度と左右の文字領域と判定されたブロッ
クの最小濃度を元にしきい値を推論し、文字と地色とを
区分できるようにする。

【００２６】この処理は図８のファジィルール，図９の
メンバシップ関数に基づいて実行される。二値化処理装
置１２は総合判断装置１１の判定結果に基づいてその領
域に適した二値化処理を行う装置である。この装置では
画像記憶メモリ１の画像データが入力される。また、前
記二値化しきい値演算装置１３からしきい値が入力され
る。

【００２７】以上のような構成により、読み取られた画
像を５ライン毎に判定して適切な２値化処理を行うこと
ができる。図１においては各機能部それぞれの装置とし
て分割して記述しているが、処理速度を問題としなけれ
ば１個のマイクロプロセッサで全ての処理を実行するこ
とができる。この場合にはそれぞれの処理は順次処理と
なる。その場合にフローチャートを図１０，図１１に示
しておく。

【００２８】

【発明の効果】以上のようにこの発明の画像処理装置に
よれば読み込まれた画像が網点，文字，写真などが混在
したようなものであってもそれを分離して総合的に判断
することができ、それぞれに適した画像処理を実行する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施例である画像処理装置のシステ
ム構成図、

【図２】は入力情報データベースのデータ構造を示す図
、

【図３】は微分演算装置の処理動作を説明する図、

【図
４】は領域推論演算装置で用いられるファジィルールを
示す図、

【図５】は同領域推論演算装置が用いられるメンバシッ
プ関数を示す図、

【図６】は領域結果保存メモリのデータ構造を示す図、

【図７】は総合判断装置の判断手法の例を説明するため
の図、

【図８】は二値化しきい値演算装置において用いられる
ファジィルールを示す図、

【図９】は同２値化しきい値演算装置において用いられ
るメンバシップ関数を示す図である。

【図１０】はこの発明をマイクロプロセッサで構成した
場合の処理フローチャートを示す図、

【図１１】はこの発明をマイクロプロセッサで構成した
場合の処理フローチャートを示す図である。

【符号の説明】

９−領域推論演算装置、１１−総合判断装置。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データを記憶する記憶手段と、前記記
   憶手段に記憶されている画像データの階調分布および／
   または階調変化を算出する演算手段と、前記演算手段が
   算出した画像データの階調分布および／または階調変化
   に基づき、その画像データの種類を判定する判定手段と
   、を設けたことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】前記判定手段は、ファジィ推論によって画
   像データの種類を判定する手段である請求項１記載の画
   像処理装置。