JPH0432984A - 画像２値化装置 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は、ファクシミリやテレックス等の通信機器、画
像データベース入力装置または光学式文字読取装置等に
用いられるもので、文書画像等を２値化して２値画像を
生成する画像２値化装置に関するものである。

（従来の技術） 従来、この様な分野の技術としては、文献１：吹抜著ｒ
ＦＡＸ、ＯＡのための画像信号処理」初版（昭５７−１
０−２０＞日刊工業新聞社、Ｐ。

５−２５、及び文献２；特開昭６１−１０３３７２号公
報等に記載されるものがあった。以下、その構成を図を
用いて説明する。

第２図は、前記文献２に記載された従来の画像２値化装
置の一構成例を示す構成ブロック図である。

この画像２値化装置は、写真等の中間調濃度の画素から
なる中間調領域を含む多値画像を最適２値化して２値画
像を生成するもので、クロック信号ＣＬＫに同期して動
作する前画素記憶回路１、前々画素記憶回路２及び真上
画素記憶回路３の他に、決定図１４−１〜４−３、平滑
回路５、比較器６、論理回路７、及び符号化回路８を備
えている。

この種の装置では、画素濃度ＩＮが入力されると、前画
素記憶回路１、前々画素記憶回路２及び真上画素記憶回
路３に記憶された注目する画素とその近傍の画素濃度と
の差分値に従って、決定回路４−１〜４−３により注目
する画素を近傍の画素対応に白、黒、及び不明に分類し
て論理回路７に入力する。注目する画素の濃度とその近
傍の画素の濃度とを平滑回路５で平滑化した濃度は、閾
値ｔｈを入力する比較器６により、デイザ（ｄｉｔｈｅ
ｒ、網点）化して論理回路７に入力する。

論理回路７は、決定回路４−１〜４−３の出力に黒があ
る時は、注目画素の２値化として黒を出力し、決定回路
４−１〜４−３の出力に黒が全くなく、白があるときは
注目画素の２値化として白を出力する。また、論理回路
７は、決定回路４−１〜４−３の出力がすべて不明の時
は比較器６の出力を注目画素の２値化出力として出力す
る。この論理回路７の出力は、符号化回路８で符号化さ
れて出力（ＯＵＴ＞される。

（発明が解決しようとする課題） しかしながら、上記構成の画像２値化装置では、次のよ
うなＮ題があった。

（ａ＞上記文献２等に記載された従来の最適２値化を行
う画像２値化装置では、注目する画素単位に中間調領域
部分の画素であると判定し、デイザ法２値化を用いて２
値化を行ったり、非中間調領域部分の画素（黒、白）で
あると判定し、単純にある固定閾値をもって２値化（単
純２値化）を行ったりしている。そのため、実際に読み
込まれた多値画像データにおいて、写真等のような中間
調領域の部分の画素であるのにもかかわらず、非中間調
領域部分の画素であると誤って判定され、単純に２値化
されてしまうことがあった。

例えば、背景と物体とで構成されている写真を読み取っ
て文献２のような最適２値化処理を行つた場合、背景と
物体との境の部分（エツジ部分）は、濃度差が大きいた
め、前記のような誤判定が起きてしまう。

（ｂ）前記（ａ）において、逆に文字、図表といった非
中間調領域の部分の画素であるのにもかかわらず、中間
調領域部分の画素であると誤って判定され、デイザ法に
より２値化されてしまう。

例えば、線幅の太い文字を読み込んで、文献２のような
最適２値化処理を行った場合、線内部分の濃度変化が小
さいため、前記のような誤判定が起きてしまう。

前記（ａ）、（ｂ）に述べたように、従来の最適２値化
だけで生成された２値画像は、あるレベル以上に画質を
向上させることが困難であり、未だ技術的に十分満足の
ゆくものが得られなかった。

本発明は、前記従来技術が持っていた課題として、ある
レベル以上の画質を持った２値画像を得ることが困難で
ある点について解決した画像２値化装置を提供するもの
である。

（課題を解決するための手段） 本発明は前記課題を解決するために、中間調領域及び非
中間調領域からなる情報領域が組み込まれた多値画像の
２値化処理を行う画像２値化装置において、前記多値画
像を入力して擬似中間調画像及び単純２値化画像を生成
する２値化手段と、前記擬似中間調画像及び単純２値化
画像から前記情報領域を外接矩形として検出する外接矩
形検出手段と、前記外接矩形検出手段により検出された
外接矩形を前記中間調領域と前記非中間調領域とに判別
する属性判別手段と、前記属性判別手段により前記中間
調領域と判別された外接矩形に相当する情報領域を前記
擬似中間調画像から抽出すると共に、前記非中間調領域
と判別された外接矩形に相当する情報領域を前記単純２
値化画像から抽出し、その各抽出結果を合成して合成２
値画像を生成する合成手段とを備えたものである。

前記属性判別手段は、中間調領域候補の判定、抽出を行
う中間調領域候補判定手段と、前記中間調領域候補判定
手段により判定された中間調領域候補の外接矩形を主走
査方向及び副走査方向に走査して白から黒に反転した回
数が、ａｘｓ＋ｂ（但し、ａ、ｂ；任意の定数、Ｓ；外
接矩形の面積）より大きいとき、この外接矩形を中間調
領域と判定し抽出する中間調領域判定手段とを備えてい
る。

さらに、前記属性判別手段は、前記外接矩形の特徴とそ
の外接矩形内の擬似中間調画像の特徴とを用いて該外接
矩形を前記中間調領域及び非中間調領域に判別する構成
にしてもよい。

（作用） 本発明によれば、以上のように画１ｊＡ２値化装置を構
成したので、２値化手段は、中間調濃度を画素を含む多
値画像を入力して擬似中間調２値化処理により擬似中間
調画像を、単純２値化処理により単純２値化画像をそれ
ぞれ生成する。外接矩形検出手段は、前記擬似中間調画
像及び単純２値化画像から、例えば所定の閾値以上の白
ライン、白カラムに囲まれる情報領域をこれ以上切り出
しは行えないというところまで処理を繰り返し、最終的
に切り出された領域を外接矩形として検出する。

属性判別手段は、外接矩形検出手段により検出された外
接矩形を例えば写真等の中間調領域と図表、文字等の非
中間調領域とに判別する。合成手段は、単純２値画像を
ベースに、属性判別手段で仲間側領域と判別された外接
矩形の部分を擬似中間調画像から抽出してその抽出しな
部分を単純２値画像に複写する処理を、中間調領域と判
別されたすべての外接矩形について行う。

したがって、前記課題を解決できるのである。

（実施例） 第１図は、本発明の実施例を示す画像２値化装置の機能
ブロック図である。

この画像２値化装置は、ＣＣＤ　（ＣｈａｒｇｅＣｏｕ
ｐｌｅｄ　　Ｄｅｖｉｃｅ）等イメージセンサ等により
情報媒体を走査して多値画像を得る読取部１０を備えて
いる。この読取部１ｏの出力側には読み取った多値画像
を格納するＲＡＭ　（ランダム・アクセス・メモリ）等
の多値画像メモリ２０と、その多値画像を２値化して領
域分割を施す領域分割処理部３０とで、構成されている
。

領域分割処理部３０はディジタル・シグナルプロセッサ
等で構成され、多値画像メモリ２０内多値画像を入力し
てデイザ画像（擬似中間調画像）及び単純２値画像の２
つの画像を生成する２値化手段３１と、その生成された
２つの２値画像がら情報領域（黒画素領域）を外接矩形
化して抽出する外接矩形検出手段３２と、抽出された外
接矩形特徴とその矩形内のデイザ画像の特徴から外接矩
形を中間調領域と非中間調領域とに判別する属性判別手
段３３と、属性判別手段３３により判別された外接矩形
が中間調領域と判別されたものについては、その部分を
デイザ画像から抽出すると共に、非中間調領域と判別さ
れたものについては、その部分を単純２値化画像から抽
出し、その抽出された各画像を１つの画像に合成して合
成２値画像を生成する合成手段３４とを備えている。

さらに、領域分割処理部３０には、２値化手段３１で生
成されたデイザ画像、単純２値化画像をそれぞれ保存す
るデイザ画像メモリ３１ａ及び単純２値化画像メモリ３
１ｂと、外接矩形検出手段３２で検出された外接矩形の
位置情報を保存する外接矩形位置メモリ３２ａと、属性
判別手段３３で属性判定側に外接矩形の位置情報を保存
する中間調領域位置メモリ３３ａ及び非中間調領域位置
メモリ３３ｂと、合成手段３４で合成され合成２値画像
を保存する合成２値画像メモリ３４ａとを備え、これら
位置メモリ３１ａ、３１ｂ、３２ａ。

３３ａ、３３ｂ、３４ａがＲＡＭ等で構成されている。

また、属性判別手段３３は、少なくとも、中間調領域候
補の判定及び抽出を行う中間調領域候補判定手段３３−
１と、中間調領域の判定及び抽出を行う中間調領域判定
手段３３−２とを備えている。

次に、以上のように構成される画像２値化装置の動作を
第３図〜第１４図を参照しつつ説明する。

（エト読取部１０から２値化手段３１までの動作読取部
１０は、情報媒体を走査して多値画像を出力し、それを
多値画像メモリ２０に格納する。

この読取部１０での読取り解像度は、細かい程よく、８
本／閣以上の解像度が適当である。２値化手段３１は、
多値画像メモリ２０内の多値画像データを読み込み、擬
似的に中間調を表現するためのデイザ法２値化処理（擬
似中間調２値化処理）と、非中間調を表現するための単
純２値化処理とを行い、その結果得られた２値化画像を
それぞれデイザ画像メモリ３１ａ及び単純２値化画像メ
モリに保存する。

（ＩＩ）外接矩形検出手段３２の動作 ２値化手段３１によって得られなデイザ画像メモリ３１
ａ及び単純２値化画像メモリ中の２つの２値画像の主査
方向をＸ軸方向とし、副走査方向をｙ軸方向とする。以
下、第３図〜第５図を参考し、外接矩形検出手段３２の
動作を説明する。

第３図は、第１図中の外接矩形検出手段３２の動作例を
示すフローチャート及び第４図は外接矩形手段を説明す
る図である。なお、第３図中の８５０〜Ｓ６７は処理ス
テップを示し、第３図及び第４図中のｉは階層、ｍはＸ
方向に切り出された領域番号、ｎはＸ方向に切り出され
た領域番号である。また、この外接矩形検出手段３２に
おいては、第５図のＯＲ画像を説明する図に示すように
、デイザ画像メモリ３１ａ中のデイザ画像と単純２値画
像メモリ３１ｂ中の単純２値画像との黒画素パターン（
記号；１）のＯＲ画像を走査することにより行う（Ｓ６
５，５６６）。

先ず、第３図の８５０〜Ｓ５２において、ｉ。

ｎ、ｍをそれぞれ初期値１に初期化する。そして、領域
の始点座標（ｘｓ　（ｉ−１，ｍ）　、　ｙｓ　（ｉ−
１，ｎ＞）、終点座標ｔｘｅ　（ｉ−１，ｍ＞。

ｙｅ　（ｉ−１，ｎ＞）に対して、第４図のステップ１
の示すように、ｙ１／＠方向の領域をｎ個の領域に切り
出す処置を行う（３５３）。この切り出し処理について
、第６図のＸ方向の切り出し処理を説明する図を用いて
説明する。始点座標（ｘｓ（ｉ−１，ｍ＞、ｙｓ　（ｉ
−１，ｎ＞　）、終点座標（ｘｅ　（ｉ−１，ｍ＞　、
　ｙｅ　（ｉ−１，ｎ）　）で示される背景パターン４
０上の情報領域４１に対して、第５図に示すＯＲ画像中
にＸ方向に黒画素が１つでも存在する黒ラインを検出す
る。その黒ラインのｙ座標値を始点ｙ座標として抽出し
、次いでＸ方向に黒画素が１つも存在しない白ラインが
３Ｍ続して閾値ＴＨを越える白ラインを検出する。その
注目する白ラインの（ＴＨ＋１＞ライン前の黒ラインの
ｙ座標値を終点ｙ座標値として抽出する。以上の操作を
領域（ｘｓ　（ｉ−１，ｍ＞。

ｙｓ　（ｉ−１，ｎ））、（ｘｅ　（ｉ−１，ｍ＞。

ｙｅ　（ｉ−１，ｎ））の全てのｙ座標について行い、
ｎ個の領域（ｘｓ　（ｉ−１，ｍ＞　、　ｙｓ　（ｉｎ
））、Ｉｘｅ　（ｉ−１，ｍ）、ｙｅ　（ｉ、ｎ））（
但し、ｎ；正の整数）を切り出す。このとき、領域（ｘ
ｓ　（０，１＞、ｙｓ　（０，１））、（Ｘｅ　（０，
１＞、ｙｅ　（０，１＞）の領域は、初期値として予め
セットしておき、これはＯＲ画像の全領域を示す。さら
に、検出された連続する白ラインの数が閾値ＴＨを越え
ない間に黒ラインを検出した場合は、上下の領域は同領
域と判断して処理の継続を行い、連続する白ラインが閾
値ＴＨを越えるまで繰り返し行う。また、黒ラインのｙ
座標値がｙｅ　（ｉ−１，ｎ）と等しくなる場合は、ｙ
ｅ　（ｉ−１’、　ｎ＞を終点ｙ座標値として抽出し、
Ｘ座標値がｙｅ（ｉ−１，ｎ）となったら処理を終了す
る。このようにして、領域（ｘｓ　（ｉ−１゜ｍ＞、ｙ
ｓ　（ｉ−１，ｎ＞）、（ｘｅ　（ｉ−１゜ｍ＞、ｙｅ
　（ｉ−１，ｎ））に対して、Ｘ方向に切り出されたｎ
個の領域ｇｘｓ　（ｉ−１，ｍ＞　。

ｙｓ　（ｉ、ｎ））、（ｘｅ　（ｉ−１，ｍ）　、　３
’ｅ（ｉ、ｎ））（但し、ｎは正の整数）は、そのｎ個
の始点、終点ｙ座陣の情報を外接矩形位置メモリ３２ａ
に保存する（Ｓ５４）。第４図のステップ１に示すｉ＝
１の時のｎの値が１．２．３で示される領域がその処理
結果例を示す。

次に、第３図の８５３でＸ方向に切り出されたｎ個の領
域（ｘｓ　（ｉ−１，ｍ＞、ｙｓ　（ｉ、ｎ））、（ｘ
ｅ　（ｉ−１，ｍ＞、ｙｅ　（ｉ、ｎ））（但し、ｎは
正の整数）について以下の処理を行う。先ず、ｎの値を
初期化する（ｎの初期値＝１（Ｓ５５））。そして領域
始点座標（ｘｓ（ｉ−１、ｍ）、ｙｓ　（ｉ、ｎ）ｉ終
点座標（ｘｅ（ｉ−１，ｍ＞、ｙｅ　（ｉ、ｎ＞）に対
して、第４図に示すステップ２のように、Ｘ軸方向につ
いて領域を複数個（ｍ個）の領域に切り出す処理を行う
（Ｓ５６）。この切り出し処置について、第７図のＸ軸
方向の切り出し処置を説明する図を用いて説明する。

上記始点座標及び終点座標て′示される領域に対して、
第５図のＯＲ画像中にＸ方向に黒画素が１つでも存在す
る黒カラムを検出し、その黒カラムのＸ座標値を始点Ｘ
座標として抽出する。次いで、Ｘ方向に黒画素が１つで
も存在しない白カラムが連続して閾値ＴＨを越える白カ
ラムを検出し、その注目する白カラムの（ＴＨ＋１）カ
ラム前の黒カラムのＸ座標値を終点Ｘ座標値として抽出
する。

以上の操作を領域（ｘｓ　（ｉ−１，ｍ＞、ｙｓ（ｉ、
ｎ））、（ｘｅ　（ｉ−１，ｍ＞、　ｙｅ　（ｉ。

ｎ＞）の全てのＸ座標について行い、ｍ個の領域（ｘｓ
　（ｉ、ｍ＞、ｙｓ　（ｉ、ｎ））、（ｘｅ（ｉ、ｍ＞
、ｙｅ　（ｉ、ｎ＞）（但し、ｍ；正の整数）を切り出
す（Ｓ５６）。

さらに、検出された連続する白カラムの数が閾値ＴＨを
越えない間に黒カラムを検出した場合は、左右の領域は
同領域と判断して処理の継続を行い、連続する白カラム
が閾値ＴＨを越えるまで繰り遅し行う。また、黒カラム
のＸ座標値がｘｅ（ｉ−１、ｍ）と等しくなる場合は、
ｘｅ（ｉ−１，ｍ＞を終点Ｘ座標値として抽出し、Ｘ座
標値がｘｅ（ｉ−１，ｍ）となったら処理を終了する。

このようにして、領域（ｘｓ　（ｉ−１，ｍ＞。

ｙｓ　（ｉ、ｎ＞）、（ｘｅ　（ｉ−Ｌ　ｍ）、ｙｅ（
ｉ、ｎ＞）に対して、Ｘ方向に切り出されたｍ個の領域
（ｘｓ　（ｉ、ｍ＞、ｙｓ　（ｉ、ｎ＞）、（ｘｅ　（
ｉ、ｍ＞、ｙｅ　（ｉ、ｎ＞）は、そのｍ個の始点、終
点Ｘ座標値の情報を外接矩形位置メモリ３２ａに保存す
る（Ｓ５７）。第４図のステップ２に示すｉ＝１の時の
ｍの値が１．２．３で示される領域がその処理結果例を
示す。なお、閾値ＴＨの値は１〜４画素の範囲で設定す
ることが妥当である。

以上の切り出し方法で処理を行い、第４図のステップ３
．４のように、階層ｉにおけるｍの値とｎの値がそれぞ
れ１のみとなるように処理を繰り返し行う。そこで、階
層ｉにおけるｍの値とｎの値がそれぞれ１．１のみであ
った場合（Ｓ５８）、領域始点座標（ｘｓ　（ｉ、１＞
、ｙｓ　（ｉ、１））、終点座標１ｘｅ　（ｉ、１）、
ｙｅ　（ｉ、１））を外接矩形領域として抽出しく５５
９）　、その始点、終点座標を外接矩形位置メモリ３２
ａに保存する（Ｓ６０）。次いで、この階層の値を減分
しく５６１）、１１層ｊ番目のすべてのｎについて行っ
たか否かを判定する（Ｓ６２）。もし全てのｎについて
行ったと判定されたら、次に階層１番目の全てのｍにつ
いて行ったか否かを判定しく５６３）、もし全てのｍに
ついて行っていれば、処理を終了する（Ｓ６４）。一方
、Ｓ５８てソーの場合、階層ｉの値を増分しく５６７）
　、Ｓ５２の処理に戻る。また、Ｓ６２でノーの場合、
ｎの値を増分しく５６５）、Ｓ５６の処理に戻り、同様
に３６３てツーの場合、ｍの値を減分しく５６６）、３
５３に戻る。以上が外接矩形検出手段３２の一連の処理
であり、第４図に示す要領で順次、処理を繰り返す。要
するに、閾値ＴＨ以上の白ライン、白カラムに囲まれる
情報領域を、これ以上の切り出しはないという段階まで
処理を繰り返しを行い、最終的に切り出された領域を外
接矩形として検出し、外接矩形位置メモリ３２ａに保管
するものである。

（ＩＩＩ）属性判別手段３３の動作 外接矩形検出手段３２で画像の全領域について外接矩形
の検出を行い、すべての外接矩形の位置を示す始点座標
、終点座標を外接矩形位置メモリ３２ａに保存されると
、次に、属性判別手段３３によって、検出された外接矩
形の全てについて、その外接矩形特徴とその矩形内のデ
イザ画像の特徴とから、これを中間調領域及び非中間調
領域にに分類する処理が行われる。この処理の一例を第
８図に示す。

第８図は、第１図の属性判別手段３３の動作フローチャ
ートである。なお、全ての外接矩形を（ｘｓｉ、ｙｓｉ
）、（ｘｅｉ、ｙｅｉ）（但し、ｉ：正の整数）で表す
。

まず、ｉの値を初期化する（ｉの初期値＝１）（Ｓ７０
）。次いで、外接矩形（ｘｓｉ、ｙｓｉ）、（ｘｅｉ、
ｙｅｔ＞について、中間調領域候補判定手段３３−１に
より中間調領域候補を判定、抽出する処理を行う（Ｓ７
１＞。その外接矩形が中間調領域候補と判定された場合
は、抽出された外接矩形が実際に中間調領域か否かを外
接矩形内のデイザ画像の特徴から中間調領域判定手段３
３−２を用いて判定、抽出処理を行う（Ｓ７２）。

その結果、その外接矩形が中間調領域と判定された場合
は、その外接矩形の始点・終点座標を中間調領域位置メ
モリ３３ａに保存する（Ｓ７３）。

一方、非中間調領域であると判別された場合は、その外
接矩形の始点・終点座標を非中間調領域位置メモリ３３
ｂに保存する（Ｓ７４）。さらに、すべての外接矩形（
ｘｓｉ、ｙｓｉ）、（ｘｅ　ｉ　。

ｙｅｉ）について行ったか否かを判定しく５７５）、全
ての外接矩形について行ったと判定された時、この処理
は終了する（Ｓ７６）。Ｓ７５でノーの場合は、ｉの値
を１、増分しく５７７）、次に８７１の処理に戻る。Ｓ
７１の処理で、中間調領域候補と判定されなかった外接
矩形は、非中間調領域として、その外接矩形の始点、終
点座標を非中間調領域位置メモリ３３ｂに保存しく５７
４）、Ｓ７５の処理を行う。

以上が属性判別手段３３の一連の動作であるが、さらに
、第９図から第１３図を参照しつつ、Ｓ７１、Ｓ７２に
ついて詳細に説明する。

第９図は、第８図の８７１の中間調領域候補の抽出の動
作の一例を示すフローチャート、第１０図は、外接矩形
面積に対するその外接矩形内のデイザ画像の縦方向及び
横方向の白から黒へ反転した回数との関係を示す図であ
る。第１０図の横軸が示すように、外接矩形の面積の大
小で中間調領域候補として、ある程度、判別可能である
。そこで、この特徴を基に、第９図に示される方法で中
間調領域候補の抽出を行う。

先ず、外接矩形（ｘｓｉ、ｙｓｉ）、（ｘｅ　ｉ　。

ｙｅｉ）を入力して（Ｓ８０）、続いてＸ軸の長さ（ｘ
ｅｉ−ｘｓｉ＋１＞とｙ軸の長さ（ｙｅ　１ｙｓｉ＋１
）との積により、この外接矩形の面積Ｓを求める（Ｓ８
１）。得られた面積Ｓが閾値Ｃよりも大きい場合（Ｓ８
２）　、この外接矩形を中間調領域候補と判定しく３８
３）、処理を終了する（Ｓ８４）。Ｓ８２で面積Ｓが閾
値Ｃよりも小さい場合、この外接矩形を非中間調領域候
補と判定しく５８５）、処理を終了する（８８４）。

第１１図は、第８図の３７２の中間調領域の抽出の動作
の一例を示すフローチャートであり、Ｓ７１の処理で中
間調領域候補と判定され、抽出された外接矩形に対して
、その抽出した外接矩形が実際に中間調領域か否かを外
接矩形内に位置するデイザ画像メモリ３１ａ中のデイザ
画像を走査し、その得られた特徴から判別する処理を行
う。これは、上述した第１０図の説明で明白であるよう
に、外接矩形の面積Ｓが閾値Ｃより大きいと判定された
中間調領域候補の外接矩形に関して、ｙ＝ａｘ＋ｂ（ａ
、ｂ；任意の固定値、Ｘ：面積Ｓ）で表される境界線よ
り白から黒への反転回数が大きいか否かで、中間調領域
であるのか、非中間調領域であるのかが判定できる。そ
こで、第１１図に従って、その判定を行う。

第８図の８７１で中間調候補と判定、抽出された外接矩
形（ｘｓｉ、ｙｓＬ）、（ｘｅｉ、ｙｅｉ）を入力して
（Ｓ９０＞、先ず、カウントを初期化する（カウントの
初期値＝Ｏ）（３９１＞。

そして、デイザ画像メモリ３１ａ中のデイザ画像のｙｓ
ｉからｙｅｉに走査しつつ、順次、ｘｓｉからｘｅｉに
走査する過程において、白から黒へ反転したらカウント
を１、増分する（Ｓ９２＞。

これは、第１２図に示す第１１図の３９２を説明する図
から明らかなように、各ｙについてＸ方向へ矢印の方向
に走査し、白から黒（パターンＡからヘパターンＢ）へ
反転したらカウントを１、増分するものである。さらに
、同デイザ画像のｘｓｉからｘｅｉに走査しつつ、順次
ｙｓｉからｙｅｉに走査する過程において、白から黒へ
反転したらカウントを１、増分する（８９３＞。これは
、第１３図に示す第１１図中の８９３を説明する図から
明らかなように、同様に、各ＸについてＸ方向に矢印の
方向に走査し、白から黒（パターンＡからヘパターンＢ
）へ反転したらカウントを１、増分するものである。

続いて、第９図の３８１で求めた外接矩形の面積Ｓから
、ＳＸａ＋ｂ　（ａ、ｂ：ある固定値）の値を求め、Ｓ
９２，８９３で得られたカウントの値がその求めた値よ
りも大きいと判定された場合（Ｓ９４）、この外接矩形
を中間調領域と判定しくＳ９５＞、処理を終了する（Ｓ
９６＞。８９４でカウント値が小さいと判定されたら、
この外接矩形を非中間調領域と判定しく５９７）、処理
を終了する（Ｓ９６）。

（ＩＶ）合成手段３４の動作 合成手段３４は、属性判別手段３３で中間調領域と判別
された外接矩形部分をデイザ画像メモリ３１ａ中のデイ
ザ画像で、一方、非中間調画像と判別された外接矩形部
分を単純２値画像メモリ３１ｂ中の単純２値画像で、そ
れぞれ表現するための合成画像を作成する。以下、第１
４図を用いて説明する。

第１４図は、合成手段３４を説明する図である。

この図が示すように、単純２値画像メモリ３２ｂ中の単
純２値画像をベースに、属性判別手段３３で中間調領域
と判別された外接矩形の部分をデイザ画像メモリ３１ａ
中のデイザ画像から抽出して、単純２値画像にその抽出
した部分を複写する（Ｓ１００）。以上の処理を中間調
領域と判別されたすべての外接矩形について行い、その
結果、合成された合成画像を合成２値画像メモリ３４ａ
に保存する（ＳＩＯＩ＞。

なお、本発明は図示の実施例に限定されず、種々の変型
が可能である。その変形例としては、例えば次のような
ものがある。

（イ）上記実施例では、非中間調領域位置メモリ３３ｂ
を設けたが、これを省略してもよい。それは、すべての
外接矩形の位置情報は外接矩形位置メモリ３２ａに保存
されており、その中で中間調領域と判別された外接矩形
の位置情報が中間調領域位置メモリ３３ａに保存されて
いるので、残りの位置情報のすべてが、非中間調領域の
外接矩形のものとして保存可能であるからであり、これ
により、一般の文書画像の場合は、非中間調領域と判別
される外接矩形の数は非常に多いので、メモリの省力化
を図ることができる。

（ロ）上記実施例では、擬似中間調画像及び単純２値化
画像の各主走査方向をＸ軸方向とし、副走査方向をｙ軸
方向としたが、その逆の主走査方向をｙ軸方向とし、副
走査方向をＸ軸方向としてもよい。

（ハ）上記実施例では、デイザ画像と単純２値化画像と
のＯＲ画像を走査し、黒ラインまたは黒カラムを検出す
るようにしたが、デイザ画像と単純２値化画像とをそれ
ぞれ直接に走査し、デイザ画像中の座標が（ｘ、ｙ）な
る部分が黒（記号：１）、または単純２値化画像中の座
標が（ｘ、ｙ）なる部分が黒となったら黒ラインまたは
黒カラムを検出するようにしてもよい。

（ニ）第９図の８８５及び第１１図の８９７は省略して
もよい。それは、外接矩形の情報はすべて外接矩形位置
メモリ３２ａに保存されており、その中から中間調領域
と判別される外接矩形が抽出されれば、残りのものが非
中間調領域の外接矩形情報であると判別できるからであ
る。

（ホ）第１１図の３９２，８９３において、白から黒に
反転したときにカウントの値を１、増分するとしたが、
これを黒から白へ反転したらカウントの値を１、増分す
るとしてもよいし、白から黒及び黒から白へ反転したら
カウントの値を１、増分するとしてもよい。

（へ）第１２図及び第１３図では、走査方向を左から右
、上から下とそれぞれ設定しているが、これを右から左
、下から上と設定してもよい。

（ト）合成手段は、すべての外接矩形について非中間調
領域と判別された外接矩形の部分の単純２値化画像から
、また、中間調領域と判別された外接矩形の部分をデイ
ザ画像からそれぞれ抽出し、１つの画像を生成生成する
等の方法を用いてもよい。

（チ）２値化手段３１において、デイザ法２値化処理に
よりデイザ画像を生成するとしたが、デイザ画像に代え
、擬似中間調を表現するための２値化処理、例えば、誤
差拡散法等で生成さｈた画像を用いてもよい。

（す）外接矩形検出手段３２では、各情報領域の間隔が
閾値以内の部分は同領域であるとして、連絡領域抽出処
理（ラベリング処理）による矩形領域を抽出する処理や
、境界追跡処理による矩形領域を抽出する処理等を用い
ても、上記実施例と同様な効果が期待できる。

（発明の効果） 以上詳細に説明したように、本発明によれば、２値化手
段、外接矩形検出手段、属性判別手段、及び合成手段を
備えたので、従来のように、実際に読み込まれた多値画
像において、中間調領域の部分の画素であるのにもかか
わらず、非中間調領域部分の画素であると誤って判定さ
れ、単純に２値化されてしまったり、非中間調領域の部
分の画素であるのにもかかわらず、中間調領域部分の画
素であると誤って判定され、デイザ法により２値化され
てしまったりすることが防止でき、高画質の２値画像が
生成できるという効果が期待できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施例を示す画像２値化装置の機能ブ
ロック図、第２図は従来の画像２値化装置の構成ブロッ
ク図、第３図は第１図の外接矩形検出手段のフローチャ
ート、第４図は第１図の外接矩形検出手段を説明する図
、第５図はＯＲ画像を説明する図、第６図はＸ方向切り
出し処理を説明する図、第７図はＸ方向切り出し処理を
説明する図、第８図は第１図の属性判別手段のフローチ
ャート、第９図は中間調領域候補の抽出のフローチャー
ト、第１０図は外接矩形面積に対するデイザ画像の白か
ら黒への反転回数の関係図、第１１図は中間調領域の抽
出のフローチャート、第１２図は第１１図の８９２を説
明する図、第１３図は第１１図中の３９３を説明する図
、第１４図は合成手段を説明する図である。 ３１・・・・・・２値化手段、３２・・・・・・外接矩
形検出手段、３３・・・・・・属性判別手段、３３−１
・・・・・・中間調領域候補判定手段、３３−２・・・
・・・中間調領域判定手段、３４・・・・・・合成手段
。 タト按矩形検出手段を説明する図 第４図 ＯＲ画像を説明する図 第５図 ソ方向切Ｑ出し処理を説明する図 第６図 １方向Ｆ７ＪＯ出し処理な説明１６図 第７図 第１図の属性ヂＪ別乎段のフローザＹ ト ○：井中間調翌賊 外接矩形面績に灼するデイザ画像の白から黒への反転回
収 第１０図 中間調預壌侯補の拍出のフローチＹ−ト中間調領戚の抽
出のフローチャート 第１１図 第１２図 第１３図 手 続 判剪正書　（方式） ％式％ 発明の名称 画像２値化装置 補正をする者 代 理 人 （郵便番号 図面 合成今段に説明１６図 第１４図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、中間調領域及び非中間調領域からなる情報領域が組
   み込まれた多値画像の２値化処理を行う画像２値化装置
   において、 前記多値画像を入力して擬似中間調画像及び単純２値化
   画像を生成する２値化手段と、 前記擬似中間調画像及び単純２値化画像から前記情報領
   域を外接矩形として検出する外接矩形検出手段と、 前記外接矩形検出手段により検出された外接矩形を前記
   中間調領域と前記非中間調領域とに判別する属性判別手
   段と、 前記属性判別手段により前記中間調領域と判別された外
   接矩形に相当する情報領域を前記擬似中間調画像から抽
   出すると共に、前記非中間調領域と判別された外接矩形
   に相当する情報領域を前記単純２値化画像から抽出し、
   その各抽出結果を合成して合成２値画像を生成する合成
   手段とを、備えたことを特徴とする画像２値化装置。 ２、請求項１記載の画像２値化装置において、前記属性
   判別手段は、 中間調領域候補の判定、抽出を行う中間調領域候補判定
   手段と、 前記中間調領域候補判定手段により判定された中間調領
   域候補の外接矩形を主走査方向及び副走査方向に走査し
   て白から黒に反転した回数が、ａ×ｓ＋ｂ（但し、ａ、
   ｂ；任意の定数、ｓ；外接矩形の面積）より大きいとき
   、この外接矩形を中間調領域と判定し抽出する中間調領
   域判定手段とを、 備えた画像２値化装置。 ３、請求項１記載の画像２値化装置において、前記属性
   判別手段は、 前記外接矩形の特徴とその外接矩形内の擬似中間調画像
   の特徴とを用いて該外接矩形を前記中間調領域と非中間
   調領域とに判別する構成にした画像２値化装置。