JPH0434669A - 画像処理方式 - 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） 本発明は画像処理装置においてランレングス符号化され
ている２値画像データを効率的に論理フィルタリング処
理することのできる画像処理方式に関する。

（従来の技術） ＯＣＲや図面読取装置等の画像処理装置では、一般的に
その被処理画像データは２種類のデータ［０／１１を用
いた２値画像として表現されている。このようにしてデ
ータ表現された２値画像に対し、特徴点検出や細線化な
どの論理フィルタリ′ング処理を施す場合、通常、その
２値画像をＴＶラスク走査して注目画素を中心とするＮ
×Ｍ画素のパターン、つまりＮ×Ｍ近傍パターンを求め
、そのパターンに従って所定の処理が行われる。しかし
このようなＮ×Ｍ近傍パターンを求める為の処理を実行
するには、２値画像を記憶したメモリを頻繁にアクセス
する必要があり、アクセス回数が多いために処理速度が
遅（なると云う欠点がありた。

一方、被処理画像データを画素単位に２値化表現した場
合、そのデータ量が膨大なものとなることから、その画
像データを行単位にランレングス符号化処理を施し、こ
れによってデータ圧縮して表現することが行われている
。然し乍ら、このようなランレングス符号化表現された
被処理画像データに上述した論理フィルタリング処理を
施すような場合には、−旦、その画像データを画素単位
にデータ表現した元の画像データに戻すことが必要であ
る。そして元に戻された画像データに対して所定の論理
フィルタリング処理を施した後、改めてこれをランレン
グス符号化することが必要であった。従ってランレング
ス符号化表現された被処理画像データに論理フィルタリ
ング処理を施すことが非常に大変であった。

（発明が解決しようとする課題） このように従来では２値画像データに論理フィルタリン
グ処理を施すべく、その処理の基本となるＮ×Ｍ近傍パ
ターンを求めるには上記２値画像データを記憶したメモ
リを頻繁にアクセスする必要があり、その処理速度が遅
くなると云う問題があった。しかも被処理画像データが
ラーンレングス符号化表現されたデータとして与えられ
るような場合には、−旦、そのランレングス符号化デー
タを元の２値画像データ形式に復元する必要があり、論
理フィルタリングの処理効率が非常に悪いと云う問題が
あった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、ランレングス符号化によりデー
タ圧縮された被処理画像データに対して効率的に論理フ
ィルタリング処理を施すことができ、その処理速度の高
速化を図ることのできる画像処理方式を提供することに
ある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明に係る画像処理方式は、ランレングス符号化され
た被処理画像データに対して、各行の黒ラン情報から各
画素のＮ×Ｍ近傍パターンと、行方向についての同一の
Ｎ×Ｍ近傍近傍パターン線連続個数め、上記Ｎ×Ｍ近傍
パターンとその連続個数とに従って論理フィルタリング
処理を施したランレングス符号化表現の処理画像データ
を得るようにしたことを特徴とするものである。

具体的にはランレングス符号化によりデータ圧縮された
被処理画像データの各行の黒ラン情報から各行における
Ｉ×Ｍ近傍パターンと、同一のＩ×Ｍ近傍パターンの連
続個数をそれぞれ求め、その後、処理行を中心とするＮ
行の各行における上記１×Ｍ近傍パターンとその連続個
数から上記処理行におけるＮ×Ｍ近傍パターンを求める
。モしてＮ×Ｍ近傍パターンに対する所定の変換値を記
憶したテーブルを検索することにより、所定の論理フィ
ルタリング処理が施されたランレングス符号化表現の処
理画像データを得るようにしたことを特徴とするもので
ある。

（作　用） このように構成された本発明によれば、ＯＣＲや図面読
取装置等の画像処理装置においてランレングス符号化に
よりデータ圧縮された被処理画像データに対して所定の
論理フィルタリング処理を施すような場合、その論理フ
ィルタリング処理の基本となるＮ×Ｍ近傍パターンを得
るに際して、前記被処理画像データをデータ伸張して元
の２値画像を復元することなく、非常に簡昌にして効率
的にＮ×Ｍ近傍パターンを求め、このＮ×Ｍ近傍パター
ンに基づいて論理フィルタリング処理されたランレング
ス符号化表現の処理画像データを得ることが可能となる
。この結果、画像データの伸長処理が不要となり、また
画素データを一々アクセスする必要がないので、論理フ
ィルタリング処理の効率化を図り、その処理速度の高′
速化を図ることが可能となる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例に係る画像処理
方式について説明する。

先ず、２値化データで表現される被処理画像に対する特
徴抽出や細線化処理の為の論理フィルタリング処理につ
いて説明する。この論理フィルタリング処理は、上記被
処理画像の画像サイズをＸＸＹ、［０／１１の２値で表
現される画素データを１　＋＋　（１−１，２，〜Ｙ　
、　ｊ−１，２，〜Ｘ　）としたとき、その処理結果Ｊ
、としたとき Ｊｚ−ｆ　　［Ｐ　（１＋＋）］ なる関数ｆを用いて表すことができる。ここでＰ（Ｉｚ
）は被処理画素ＩＩ、を中心とするＮ×Ｍ近傍パターン
を表す値である。

このＮ×Ｍの２次元パターンをＮ×Ｍビットの１次元配
列データとして表現すると、その（Ｎ　ＸＮ＋ｋ）　　
ビット目はＩ　ｌ−［Ｎ／２コ＋にロー【Ｍ／２コ＋Ｉ
の［０／１１の値に対応する。尚、［＊コは牢を越えな
い最大の整数を現す。

具体的には、３Ｘ３近傍パターン（Ｎ−Ｍ−３）の場合
には上記Ｐ（ＩＩＩ）は ［Ｉ　１−＋、　＋−＋・　１１．１−１・　Ｉ−・１
．　ｌ−１・Ｉ＋−＋、　　ｒ　　＋　　１．　　ｒ　
　・　Ｉ’＋＋ＬＩ　　・Ｉ　ｔ−１・ｌ’ｉｌ・　Ｉ
　１．ｊ＋ｌ・　Ｉ　１４１．１１＋　１なるビット列
データとして表される。しかしてこのＮ×Ｍ近傍パター
ンＰ（ＩＩＩ）はＮ×Ｍビットの値であるので、上記フ
ィルタリング処理ｆはＮ×Ｍビットの整数データを入力
とする関数として表現される。そしてこの入力（Ｎ×Ｍ
近傍パターン）は有限整数で表されるので、上記フィル
タリング処理ｆは、例えばテーブル参照で実現すること
が可能となる。

従って画像データに対する論理フィルタリング処理の代
表的なものである２値画像中の分岐点や端点等の特徴点
を求める処理の場合には、その注目画素に対して３×３
近傍パターンの値で決定できるので、上述したフィルタ
リング処理ｆは、エントリが９ビツトのテーブル参照で
実現できる。

本発明では、このような論理フィルタリング処理に対す
る考察結果に従い、ランレングス符号化された被処理画
像データをデータ伸長して元の画像データに復元するこ
となく、テーブル参照によって直接的に論理フィルタリ
ング処理を施すことを特徴としている。

第１図は実施例方式に係る画像処理手続きの流れを示す
図である。この処理は、２値画像データをランレングス
符号化処理を施してランレングス符号化画像を求め（ス
テップａ１）、このランレングス符号化画像に対して次
のようにして論理フィルタリングを実行することにより
実現される。このランレングス符号化処理は、例えば第
２図に示すように被処理画像として１６Ｘ１６画素から
なる２値画像が与えられたとき、各行毎に白画素の連な
りの数と、黒画素の連なりの数とを求め、これを第３図
に示すようなデータ形式でその画像情報を表現すること
により行われる。尚、第３図においてＷｋ、Ｂｋはラン
レングス符号化したコード列を表し、Ｗｋはにビットの
長さの白連結成分を、またＢｋはにビットの長さの黒の
連結成分をそれぞれ示している。

このようにしてランレングス符号化された画像データに
対し、所定の論理フィルタリング処理を実行するべく、
ランレングス符号化された画像データの各行を特定する
行番号カウンタｌの値を［１］に初期設定しくステップ
ａ２）、上記カウンタの値により示されるＩ行目のＩＸ
Ｎ近傍パターンと、同一のＩＸＮ近傍パターンが連続す
る個数を求める（ステップａ３）。例えば３ｘ３近傍パ
ターンを用いて論理フィルタリング処理を行う場合には
、１×３近傍パターンと、その連続個数を求める。

ＩＸ３近傍パターンの場合には、 ［０００１［００１］　　［０１０コ　［０１１コ［１
００１［１０１１，［１１０コ　　［１１１］の計８通
りのパターンが存在することから、これらのパターン種
別Ｐｋを［０］〜［７コの数値を用いて表現し、そのパ
ターン開始位置を［ｘコ、同一パターンの連続個数をＬ
とすることにより、前述した第３図に示すランレングス
符号化画像データから、例えば７行目を中心とする前後
３行の各１×３近傍パターンデータは第４図に示すよう
に（Ｘ、Ｐｋ、Ｌ）として求められる。

このようにして求められる１×３近傍ノぐターンデータ
に従い、次に処理待■に対して（１−１）行、１行、（
１＋１）行の各１ｘ３ｚ＜ターンから３Ｘ３パターンを
求める（ステップａ４）。この処理は、（１−１）行、
１行、（１＋１）行の各ＩＸ３パターンが同一である区
間［Ｘａ％Ｘｂ］の中の最大区間を求めることにより実
現される。

このような処理の結果、第２図に示す被処理画像の７行
目における３×３近傍パターンとして、第５図に示すよ
うなデータが求められる。この３Ｘ３近傍パターンも（
Ｘ、ＰＫ、Ｌ）なるデータ形式で表現される。但し、３
×３近傍パターンが取り得るパターン種別ＰＫは の、計５１２種類となり、これらのパターン種別ＰＫは
、例えば［０］〜［５１１］なる数値を用いて表現され
る。

論理フィルタリング処理は、このようにして求められる
３×３近傍パターンの上記データ（Ｘ。

ＰＫ、Ｌ）に従い、（Ｘ、ｆ　（ＰＫ）、Ｌ）で示され
る関数ｆの出力値を求めることにより実現される（ステ
ップａ５）。この関数ｆの出力値が［０／１１である場
合、その処理結果についてもランレングス符号化表現で
あるＷｋ、Ｂｋを用いて表すことが可能である。従って
前述したようにテーブル参照してその出力を求めれば、
ここに第６図に示すように論理フィルタリング処理され
たランレングス符号化データを求めることができる。

以上の処理手続きによるランレングス符号化デー、夕の
論理フィルタリング処理については、前記行番号カウン
タ■をインクリメントしながら（ステップａＢ）　、そ
の最終行まで上述した処理手続きを繰り返すことにより
実現される（ステップａ７）。

かくしてこのような画像処理方式によれば、ランレング
ス符号化データを直接的に取り扱いながら、つまり元の
画像データに復元することなく論理フィルタリング処理
を施すことができる。しかもＩＸ３近傍パターンを逐次
求め、更にこのＩＸ３近傍パターンに従って３×３近傍
パターンを求めながら、３×３近傍パターンに従ってテ
ーブル検索するだけで論理フィルタリング処理されたラ
ンレングス符号化データを求めることができるので、従
来のように画像データを記憶したメモリを頻繁にアクセ
スしながら画像処理を進める方式に比較して非常に高速
に、且つ効率良く画像処理を実行することができる等の
実用上多大なる効果が奏せられる。

ところで画像処理における代表的な論理フィルタリング
処理である、例えば細線化処理を行う場合には、次によ
うにすれば良い。この細線化処理は被処理画像に対して
前述したフィルタリング処理ｆを、或る停止条件が満た
される場合まで繰り返し施すことにより実現される。

ここで１枚の画像に対して施す処理をサブサイクルと称
し、偶数回のサブサイクルと奇数回のサブサイクルとで
その処理ｆの内容が異なる論理フィルタリング処理を実
行する場合について説明する。尚、各サブサイクルは先
の特徴点を求める処理と全く同様に実現できる。

この処理は、被処理画像のランレングス符号化されたコ
ード列から、各行のＩＸ３近傍パターンデータを前述し
たように作成し、次に処理待の前後３行における各行の
１×３パターンから３×３近傍パターンデータを前述し
たように作成する。

そしてその３×３近傍パターンデータに対して前述した
論理フィルタリング処理を施し、各行についてのランレ
ングス符号化データをそれぞれ得る。

しかして次のサブサイクルでは上記フィルタリング処理
により生成されたランレングス符号化データを被処理デ
ータとして同様の処理を施す。つまり先のサブサイクル
で求められたランレングス符号化データを被処理データ
として、次のサブサ。

イクルを同様に起動し、これを所定の停止条件に達する
まで繰り返す。

尚、細線化処理における上記サブサイクルの停止条件は
、被処理画像の全てにおいて変化が生じなかった時、ま
たはサブサイクルの予め定められた繰り返し回数として
与えられる。ちなみに前者の停止条件は各サブサイクル
の各行において、そのランレングス符号が変化しなかっ
たと言い換えることができる。

各行の処理は、その前の３行分のコード列で決定される
。２種類のサブサイクル処理が各行について施されると
云う細線化処理における演算事実から、或る行ｙに対し
て（ｙ−１）行、ｙ行。

（ｙ＋１）行の各ランレングス符号化データが前回、お
よび前々回のサブサイクルで共に変化しなかった場合に
は、明らかに上記ｙ行においても、そのサブサイクルで
変化が起こらないと云える。

従ってこのような場合には、ｙ行目についてわざわざ前
述したフィルタリング処理を施さなくても、単にｙ行の
ランレングス符号化データをコピーするだけで、これを
そのフィルタリング結果とすることが可能となる。従っ
てこのような手法を採用することにより、繰り返し実行
されるフィルタリング処理の高速化を図ることが可能と
なる。

第７図はこのような繰り返し論理フィルタリング処理を
実行する場合の処理手続きの流れを示している。この流
れ図に示されるように、その論理フィルタリング処理を
実行する場合には、先ず論理フィルタリングの種別を特
定するカウンタＪの値を［１］に初期設定した後（ステ
ップｂ１）、行番号カウンタｌの値を［１コに初期設定
する（ステップｂ２）。この状態で！行目のランレング
ス符号化データに対して論理フィルタリング処理を施し
、その処理結果が処理前に対して変化しているか否かを
調べる（ステップｂ３）。そして変化が認められない場
合には、■行目のデータをそのまま処理結果としてコピ
ーしくステップｂ４）、変化がある場合に１行目のデー
タに対して前述した論理フィルタリング処理を施す（ス
テップｂ５）。

このような処理を前記行番号カウンタＩをインクリメン
トしながら全ての行に対する処理が完了するまで繰り返
し実行しくステップｂ［ｉ、ｂ７　）　、更に１回のサ
ブサイクルが終了した場合には、前記論理フィルタリン
グの種別を特定するカウンタＪの値を更新しくステップ
ｂ８）、所定の終了条件に達するまで前述したサブサイ
クルの処理を繰り返し実行する（ステップｂ９）。

このようにしてサブサイクルの処理を繰り返し実行する
ことにより、画像処理における代表的な特徴点抽出や細
線化処理等の論理フィルタリング処理を効率的に高速に
実行することが可能となる。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。例えばここではサブサイクルが２種類の場合について
示したが、サブサイクルが３種類以上の場合であっても
同様に実現できる。また上述した実施例では、ＩＸＮ近
傍パターン、ＮＸＮ近傍パターンを位置を含めた３組デ
ータの形式で表現したが、同一近傍パターンの連続個数
の情報からそのパターン位置を計算することができるの
で、上述した近傍パターンデータを、その近傍パターン
の種別と連続個数との２組データとして表現しても同様
にして簡易に論理フィルタリング処理を施すことができ
る。その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲で種々
変形しで実施することができる。

［発明の効果〕 以上説明したように本発明によれば、ランレングス符号
化によりデータ圧縮された被処理画像を、データ圧縮さ
れたままの状態で論理フィルタリング処理するので、少
量のメモリ容量を必要とするだけで所望とする論理フィ
ルタリング処理を効果的に実行することが可能となる。

しかも論理フィルタリング処理の基本となるＮ×Ｍ近傍
パターンを求める処理を、ランレングス符号化データに
対して直接的に行えるので、その処理時間を大幅に短縮
することが可能となり、短時間に効率良くフィルタリン
グ処理画像を求めることが可能となる等の実用上多大な
る効果が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例に係る画像処理方式について示す
もので、第１図は実施例方式の基本的な処理手順を示す
図、第２図は被処理画像の例を示す図、第３図は第２図
に示す画像のランレングス符号化データを示す図、第４
図は第３図のランレングス符号化データから求められる
６〜８行目の１×３近傍パターンデータを示す図、第５
図は第４図に示す１×３近傍パターンから求められる７
行目の３×３近傍パターンを示す図、第６図は論理フィ
ルタリング処理を施したランレングス符号化データを示
す図、第７図は繰り返し実行される論理フィルタリング
処理の手続きの流れを示す図である。 ａ３・・・ランレングス符号化データから１×３近傍パ
ターンを求める為の処理、 ａ４・・・１×３近傍パターンから３×３近傍パターン
を求める為の処理、 ａ５・・・３Ｘ３近傍パターンから論理フィルタリング
処理画像を求める為の処理。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）ランレングス符号化によりデータ圧縮された被処
   理画像データに対し、各行の黒ラン情報から各画素のＮ
   ×Ｍ近傍パターンと、行方向についての同一のＮ×Ｍ近
   傍パターンの連続個数を求め、上記Ｎ×Ｍ近傍パターン
   とその連続個数とに従って論理フィルタリング処理を施
   したランレングス符号化表現の処理画像データを得るこ
   とを特徴とする画像処理方式。
2. （２）Ｎ×Ｍ近傍パターンは、ランレングス符号化によ
   りデータ圧縮された被処理画像データに対し、各行の黒
   ラン情報から各行における１×Ｍ近傍パターンと、同一
   の１×Ｍ近傍パターンの連続個数をそれぞれ求めた後、
   処理行を中心とするＮ行の各行における上記１×Ｍ近傍
   パターンとその連続個数から、上記処理行におけるＮ×
   Ｍ近傍パターンとして求めることを特徴とする請求項（
   １）に記載の画像処理方式。
3. （３）論理フィルタリング処理を施したランレングス符
   号化表現の処理画像データは、Ｎ×Ｍ近傍パターンとそ
   の連続個数とをアドレスとしてその変換値を記憶したテ
   ーブルとして実現されることを特徴とする請求項（１）
   に記載の画像処理方式。
4. （４）Ｎ×Ｍ近傍パターンを基にする論理フィルタリン
   グ処理が、全画像に対して処理ｆｉ（ｉ−１，〜Ｋ）を
   順に繰り返し施す処理として実現される場合、各処理ｆ
   ｉの結果に対して、或る行を中心とするＭ行における処
   理結果に変化がない場合には、その行に対して処理ｆｉ
   を施すことに代えて、その行のランコードをコピーする
   ことを特徴とする請求項（１）に記載の画像処理方式。