JPH05145768A

JPH05145768A - カラー文書画像の適応符号化方式および復号方式

Info

Publication number: JPH05145768A
Application number: JP3327136A
Authority: JP
Inventors: Toshio Shirasawa; 寿夫白沢; Wasaku Yamada; 和作山田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1991-11-15
Filing date: 1991-11-15
Publication date: 1993-06-11
Anticipated expiration: 2016-07-30
Also published as: JP3193086B2

Abstract

(57)【要約】【目的】リアルタイム処理を考慮して、局所処理のみ
でカラー文書画像を黒文字・白地領域と絵柄領域に像域
分離し、適応符号化する。【構成】像域分離部２は、入力画像データからエッジ
検出、黒領域検出、網点検出、白画素検出を行い、ブロ
ック単位で黒文字・白地領域と絵柄領域（写真、網点、
ベタ等）に分離する。黒文字・白地ブロックは、２値化
処理部４で鮮鋭化後、２値化され、２値画像符号化部６
で符号化される。絵柄ブロックは、網点モアレの除去と
圧縮率の向上のため平滑化処理部５で平滑化された後、
自然画像符号化部７で符号化（ＡＤＣＴ方式）される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字と絵柄が混在する
カラー文書画像の適応符号化方式および復号方式に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】カラーファクシミリ装置、カラー電子フ
ァイリングシステム等においては、膨大な画像情報を扱
うため、データ量を削減するための効率良い符号化方式
が必要となる。上記した装置乃至システムで使用される
カラ−文書画像には、文字領域の如き２値画像と絵柄の
如き階調領域が混在している場合が多く、しかもこれら
の領域は、その画像の周波数特性が異なるため、単一の
符号化方式によって効率良く符号化することは困難であ
る。

【０００３】例えば、画像全体をＡＤＣＴ（Ａｄａｐｔ
ｉｖｅＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓ
ｆｏｒｍｅｒ、適用離散コサイン変換）方式を用いて符
号化した場合、本来２値画像である黒文字・白地領域も
多値領域（階調領域）として処理されるため、符号化効
率が悪化するとともに、画質的には文字がつぶれたり文
字周辺にモスキートノイズが生じて画質が劣化する。

【０００４】このようなことから、複数の符号化方式を
適応的に用いる種々の符号化方式が提案されている。斯
る適応符号化方式としては、例えば、２値領域として文
字領域を抽出し、文字領域に対して動的算術符号で符号
化し、残余の領域に対してＡＤＣＴによって圧縮を行う
符号化方式が提案されている（平成２年度画像電子学会
全国大会予稿３１，Ｐ１３１−１３６）。また、他の方
式としては、文字や絵柄を囲む矩形領域を抽出し、抽出
された領域毎に適した符号化を行う方式が提案されてい
る（昭和６２年電子通信学会システム部門全国大会、１
０３）。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
符号化方式では、白地を含めた黒文字・白地領域を精度
良く抽出して符号化していないために、符号化効率が向
上せず、また文字品質が劣化するという問題があった。

【０００６】また、本出願人は、ブロック単位で文字・
地肌領域または絵柄領域を判定し、文字・地肌領域と判
定されたブロックの画像データに対しては２値画像に適
した符号化を行い、絵柄領域と判定したブロックの画像
データに対しては絵柄領域に適した符号化を行うカラー
文書画像の適応符号化方式を既に提案した（特願平３−
１６４３７７号）。上記発明によれば、文字以外にも地
肌領域も抽出しているので、文字および白地領域は２値
画像として符号化され、従って文字が鮮明に再生され
る。また、上記発明では、網点画像のモアレ除去と圧縮
率向上のため絵柄領域の平滑化を行った。しかしなが
ら、網点とともに色文字も平滑化されるため、色文字の
画質が劣化してしまうという課題が残されていた。

【０００７】本発明の目的は、リアルタイム処理を考慮
して、局所処理のみでカラー文書画像を黒文字・白地領
域と絵柄領域に像域分離し、黒文字・白地領域に対して
は２値化してＱＭ−Ｃｏｄｅｒ方式で符号化し、絵柄領
域に対してＡＤＣＴ方式で符号化する適応符号化方式を
提供することにある。本発明の他の目的は、網点として
抽出された領域に対して平滑化し、色文字の画質を向上
させた適応符号化方式を提供することにある。本発明の
更に他の目的は、画像データを復元した後に画質の改善
を図ったカラー文書画像データの復号方式を提供するこ
とにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、階調性を有する自然画像
と文字が混在するカラー文書画像の適応符号化方式にお
いて、エッジ画素を検出する手段と、黒画素を含むｍ×
ｍ画素のブロックを検出する手段と、網点を検出する手
段と、白画素を検出する手段と、前記黒画素を含むブロ
ック内の前記エッジ画素を黒エッジ画素と判定する手段
と、Ｎ×Ｎ画素のブロック内に、前記黒エッジ画素の画
素数と前記白画素の画素数の和が所定の個数以上存在
し、かつ網点を含まないとき、前記Ｎ×Ｎ画素のブロッ
クを黒文字・白地ブロックと判定し、黒文字・白地ブロ
ック以外のブロックを絵柄ブロックと判定する手段と、
前記像域分離された各ブロックに対して適応符号化する
手段を備えたことを特徴としている。

【０００９】請求項２記載の発明では、前記絵柄として
判定されたブロックを含むｐ×ｑ個のブロック内の絵柄
ブロック数が所定の個数以下のとき、前記絵柄として判
定されたブロックを黒文字・白地ブロックに変更する手
段を備えたことを特徴としている。

【００１０】請求項３記載の発明では、前記絵柄として
判定されたブロックの周囲の黒文字・白地ブロックを絵
柄ブロックに変更する手段を備えたことを特徴としてい
る。

【００１１】請求項４記載の発明では、前記網点検出手
段の出力に応じて、カラー文書画像中の網点領域に対し
て平滑化を行う手段を備えたことを特徴としている。

【００１２】請求項５記載の発明では、色文字領域を検
出する手段と、像域分離された絵柄領域の内、前記色文
字領域以外の領域に対して平滑化を行う手段を備えたこ
とを特徴としている。

【００１３】請求項６記載の発明では、階調性を有する
自然画像と文字が混在するカラー文書画像を文字・白地
領域と絵柄領域に像域分離する手段と、像域分離された
前記各領域を適応符号化する手段を備えた適応符号化方
式において、前記像域分離された文字・白地領域と絵柄
領域の境界に生じるブロック歪を除去する手段を備えた
ことを特徴としている。

【００１４】請求項７記載の発明では、適応符号化され
たカラー文書画像データを復号する手段を備えたカラー
文書画像データの復号方式において、画像復元後にブロ
ック歪を除去する手段を備えたことを特徴としている。

【００１５】

【作用】像域分離部では、入力画像データを基に、エッ
ジ検出、黒領域検出、網点検出、白画素検出を行い、そ
の結果を用いて、注目ブロックのほとんどの画素が黒エ
ッジか白画素で網点領域を含まないブロックを、黒文字
・白地ブロックと判定し、ブロック単位で黒文字・白地
領域と絵柄領域（写真、網点、ベタ等）に分離する。像
域分離された黒文字・白地ブロックに対しては、２値化
処理部で鮮鋭化後、２値化し、２値画像符号化部で符号
化する。絵柄ブロックに対しては、網点モアレの除去と
圧縮率の向上のため平滑化処理部で平滑化した後、自然
画像符号化部でＡＤＣＴを施す。これにより、ブロック
毎に画像の性質に適した符号化方式に切り換えているの
で、画像データの高圧縮が可能となり、また黒文字を鮮
鋭化して黒インクのみで出力できるので、黒文字の品質
が向上し、さらに、局所処理のみで像域分離を行ってい
るので、リアルタイム処理が可能となる。

【００１６】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。図１は、本発明の一実施例のブロック構
成図である。図１において、画像入力部１は、対象とな
るカラー文書画像を読み取るスキャナによって構成さ
れ、例えば、４００ｄｐｉ程度の解像度を有し、読み取
られた画像データは、各色が２５６階調のＲ，Ｇ，Ｂ信
号に分解される。像域分離部２は、後述するように、カ
ラー文書画像の像域分離を行い、ブロック単位で黒文字
・白地領域と絵柄領域（写真、網点、ベタ等）に分離す
る。このブロックの大きさは、４：１：１のサブサンプ
リングを用いたＡＤＣＴ方式に合わせて、１６×１６画
素のサイズとしている。

【００１７】セレクタ３は、像域分離部２における判定
結果に基づいて、当該ブロックが黒文字・白地ブロック
であれば、画像データを２値化処理部４に供給し、当該
ブロックが絵柄ブロックであれば、平滑化処理部５に供
給する。２値化処理部４で鮮鋭化後、２値化された黒文
字・白地ブロックは、２値画像符号化部６でＱＭ−Ｃｏ
ｄｅｒ等の２値画像用符号化を施す。絵柄ブロックは、
網点モアレの除去と圧縮率の向上のため平滑化処理部５
で平滑化を行った後、自然画像符号化部７でＡＤＣＴ方
式の如き直交変換符号化を行う。

【００１８】領域情報符号化部８は、像域分離部２で判
定された領域に関する情報を符号化する。なお、領域情
報の符号化は可逆の符号化方式を用い、ブロック当たり
１ビットで表現できるので、その符号量は無視できる程
度に小さい。

【００１９】このように符号化された各データは所定の
フォーマットに変換されて、ファイルに蓄積されたり、
あるいは回線を介して伝送される。

【００２０】図２は、符号化された画像データを復号化
する本実施例のブロック構成図である。領域情報復号化
部２１は、領域情報の符号化データを読み込んで復号化
し、２値画像復号化部２２は、２値画像データである黒
文字・白地データを復号化し、自然画像復号化部２３
は、絵柄データを復号化する。そして、復号化された領
域情報を基に、復号結果を合成して、復元画像を生成し
た後、ＣＲＴ、プリンタ等に出力する。

【００２１】図３は、本実施例の像域分離部２の構成を
示す図である。本実施例の像域分離方式では、ハードウ
ェアによるリアルタイム処理を考慮して、局所処理のみ
で黒文字・白地領域と絵柄領域に分離している。ここ
で、黒文字・白地領域とは、１つのブロックが黒文字と
白地で構成され領域と、白地のみで構成される領域をい
い、黒文字・白地領域と絵柄が混在するブロックは、２
値化すると著しく画質が劣化するので絵柄ブロックとし
ている。

【００２２】まず、本実施例に係る像域分離方式の概要
を説明すると、、入力データを基にエッジ検出、黒領域検出、網点検
出、白画素検出を行う。、上記の結果を用いて、注目ブロックのほとんどの
画素が黒エッジか白画素で網点領域を含まないブロック
を、黒文字・白地領域と判定する。、絵柄領域は、複数ブロックで構成されるものとし、
孤立した絵柄ブロックを黒文字・白地ブロックに変更す
る。、絵柄輪郭部を黒文字・白地領域として誤分離しない
ように、絵柄ブロックを１ブロック膨張する。

【００２３】以下、本実施例における各部の処理を詳述
する。ＭＴＦ補正部３１は、画像の鮮鋭化処理（ぼけた
エッジを強調する処理）を行うもので、例えば、図４に
示す補正係数を用いて演算する。本実施例では、Ｒ，
Ｇ，Ｂデータの内、ＧデータのＭＴＦ補正データを求
め、該補正されたデータは、エッジ検出、網点検出およ
び２値化の際に用いられる。

【００２４】エッジ検出部３２は、ＭＴＦ補正データを
所定の閾値Ｔｈｂ１，Ｔｈｗ１で２値化し、注目画素を
中心画素とした３×３のマトリックスパターンと図５、
図６に示す３×３のパターンの何れかとがマッチングし
たときに、注目画素を黒連続画素および白連続画素とし
て検出する。そして、検出した画素を膨張し、黒連続画
素の膨張領域と白連続画素の膨張領域が重なる領域をエ
ッジと判定する。また、一般的には、黒文字の内部は絵
柄として処理されるが、本実施例では、エッジを太くす
ることにより、黒文字として取り出せるように、上記検
出されたエッジ画素を５×５のサイズに膨張する。

【００２５】黒領域検出部３３は、黒エッジを抽出する
ための前処理として、黒画素を含む領域を判定処理す
る。この判定処理は、４×４画素のブロック単位で行
う。まず、Ｒ，Ｇ，Ｂの濃度差分の最大値Δ（Ｒ，Ｇ，
Ｂ）と濃度値の最大値ｍａｘ（Ｒ，Ｇ，Ｂ）を用いて、
画素単位で黒画素と色画素を抽出する。黒画素と色画素
の判定は、図７に示す「黒文字」と、黒文字との分離が
難しい「青文字」のΔ−ｍａｘの分布に基づいて行う。
注目画素が「青文字」の分布領域に属さないときは黒画
素とし（Δ＜（ｍａｘ−６４）／２）、「黒文字」の分
布領域に属さないときは色画素と判定する（ｍａｘ＜９
６＆Δ＞３２，ｍａｘ≧９６＆Δ＞６４）。

【００２６】そして、４×４画素のブロック内に、黒画
素が２個以上あるか、あるいは黒画素が１個で色画素が
０個であるブロックをアクテイブブロックとし、注目ブ
ロックを含む３×３のブロック内にアクテイブなブロッ
クが２個以上あるとき、黒ブロックと判定する。

【００２７】さらに、絵柄領域のエッジを黒エッジと誤
って判定しないように、網点領域と写真領域の色ブロッ
クを求める。網点領域ではΔが大きな値をとることから
判定する。すなわち、４×４画素のブロック内に、Δの
値が大きい画素が２個以上あるとき、網点領域の色ブロ
ックと判定する。また、４×４画素のブロック内のすべ
ての画素が色画素のとき、写真領域の色ブロックと判定
する。

【００２８】そして、先に抽出された黒ブロックの内、
注目ブロックを含む３×３のブロック内に、網点領域の
色ブロックあるいは写真領域の色ブロックがあれば、注
目ブロックを非黒ブロックとする。つまり、色ブロック
周辺の黒ブロックを色ブロックに変更する。

【００２９】黒エッジ判定部３４は、エッジ検出部３２
と、黒領域検出部３３の出力結果から、黒ブロックであ
って且つエッジ画素である部分を黒エッジとして抽出す
る。

【００３０】白画素検出部３５は、入力Ｒ，Ｇ，Ｂ値の
各濃度レベルが何れも低いとき｛（Ｒ＜閾値ｓ）＆（Ｇ
＜閾値ｓ）＆（Ｂ＜閾値ｓ），ただし、閾値ｓは、ほと
んどの白地を含む濃度に設定｝、白画素として検出す
る。

【００３１】網点検出部３６は、局所的な濃度勾配から
ピーク画素を抽出し、抽出されたピーク画素の密度を基
にブロック単位で網点領域を検出する。

【００３２】黒文字・白地ブロック判定部３７は、ブロ
ック（１６×１６画素）内のほとんどの画素が黒エッジ
か白画素で、網点領域を含まないブロックを黒文字・白
地ブロックと判定する。すなわち、判定式は、｛（黒エ
ッジの画素数）＋（白画素数）＞Ｎ｝＆｛網点画素数＝
０｝である。ここで、Ｎは大きな値、例えばＮ＝２４５
に設定する。なお、黒エッジ周辺の白地は比較的濃度が
上がりやすいので、予め黒エッジに対し膨張（そのサイ
ズは９×９）を施しておく。

【００３３】ただし、上記した判定では、黒文字・白地
領域以外に写真ハイライト領域や網点ハイライト領域
（つまり、網点抽出が困難である低網点率の領域であ
る）等も黒文字・白地領域として判定する。そこで、本
実施例では、写真ハイライト領域については白地に比べ
て濃度が高いことから分離可能であるので、上記判定結
果から写真ハイライト領域を除く（なお、網点ハイライ
ト領域は局所的に白地と判別不可能であるので、分離対
象としない）。すなわち、写真ハイライト領域は、ブロ
ック内の白画素の内、Ｇの濃度が所定の閾値（例えば、
５）以上である画素数が所定の閾値（例えば２００）以
上ある領域である。このように、写真ハイライト領域の
如く濃度レベルが比較的高い白地領域を絵柄領域と判定
しているので、像域分離の精度が向上する。

【００３４】孤立絵柄ブロック除去部３８は、黒文字・
白地領域の分離精度向上のために、黒文字・白地領域中
の孤立した絵柄ブロックを除去する。本実施例では、入
力画像の解像度を４００ｄｐｉとしているので、１ブロ
ックのサイズは約１ｍｍ×１ｍｍとなる。従って、絵柄
領域は複数のブロックから構成されることになり、孤立
した絵柄ブロックは、黒文字・白地領域を誤分離した結
果生じたブロックと考えられる。

【００３５】そこで、本実施例では、図８に示すよう
に、５×３のブロック内の注目ブロック以外に絵柄ブロ
ックが存在しない場合には、該注目絵柄ブロックを黒文
字・白地ブロックに変更することによって分離精度を高
めている。

【００３６】絵柄ブロック膨張部３９は、絵柄輪郭部を
黒文字・白地領域として誤分離しないように、絵柄ブロ
ックを１ブロック膨張する。すなわち、例えば、図９に
絵柄と白地の境界の分離結果を示す。図９において、真
中の列の下から２番目のブロックｐは、絵柄領域を少し
しか含んでいないので、黒文字・白地ブロック判定部３
７では、黒文字・白地ブロックとして判定する。このた
め膨張処理しない場合は、ブロックｐの絵柄上の画素が
白または黒と２値化されるため、画質が著しく劣化す
る。そこで、このような画質の劣化を防止するために、
絵柄ブロックを１ブロック膨張処理することによって、
絵柄領域を少ししか含んでいないブロックｐが絵柄ブロ
ックとして処理されることになり、従って絵柄輪郭部に
おける誤分離が避けられ、画質が改善される。

【００３７】このように、本実施例によれば、局所処理
によって高精度に黒文字・白地領域と絵柄領域に分離す
ることができ、黒文字・白地領域に対して２値画像符号
化を行うので符号量を大幅に削減することができる。ま
た、黒文字・白地領域を鮮鋭化後、２値化しているので
黒文字の画質が向上する。

【００３８】〈実施例２〉前述したように、カラー文書
画像の絵柄領域は、一般に網点で形成された画像であ
る。この網点画像は、一定周期を有するドットの集合で
あるので、ディジタル・データとして処理すると、いわ
ゆるモアレが発生することは良く知られている。また、
網点画像は、高周波成分を多く含んでいるので、ＡＤＣ
Ｔ方式で符号化を行っても圧縮効率が悪い。そこで、モ
アレの除去と圧縮率の向上のために、本出願人が先に出
願した特願平３−１６４３７７号では、像域分離の結
果、絵柄と判定した領域に対して平滑化を行ってから符
号化した。

【００３９】しかしながら、上記した平滑化処理は、絵
柄領域の全体に対しての平滑化処理であるので、本来平
滑化処理すべきでない色文字等に対しても平滑化するた
め、色文字の鮮鋭度が劣化するという問題があった。

【００４０】そこで、本実施例では、図１０に示すよう
に、像域分離部における網点抽出情報に基づいてセレク
タを駆動し、平滑化された網点画像を選択して符号化部
へ送出するように構成した。

【００４１】〈実施例３〉上記実施例では、網点領域に
対してのみ平滑化を行った。ところで、一般に網点の線
数が高い場合（例えば、２００線程度の網点）は、写真
と網点の区別が難しい。このため、網点画像中に平滑化
する領域と平滑化しない領域とが混在し、平滑化領域と
非平滑化領域の境界で歪が生じる場合がある。

【００４２】本実施例では、平滑化によって画質劣化が
著しい色文字を抽出し、色文字に対しては平滑化しない
で、それ以外の網点、写真領域に対して平滑化を行って
いる。ここで、色文字とは、白地上の色文字を指し、網
点や色地上の色文字は平滑化の対象となる。

【００４３】図１１は、本実施例の色文字の抽出を行う
ブロック構成図である。色文字の抽出は、エッジ抽出部
１１１によるエッジ抽出と、像域分離部１１２による黒
文字／非黒文字判定と網点抽出により行う。すなわち、
判定部１１３は、色文字＝（エッジ画素）＆（非黒画
素）＆（非網点）の判定基準で抽出する。ここで、黒文
字／非黒文字判定と網点抽出は、前述した像域分離部に
おける処理と同様で、エッジ抽出のみが異なる。黒文字
抽出におけるエッジ抽出は一色（Ｇデータ）を用いて行
っていたが、色文字（非黒文字）抽出の場合は、Ｒ，
Ｇ，Ｂ３色のデータを用いて抽出する。すなわち、Ｒ，
Ｇ，Ｂの画像データから三値化１１４を行い、その結果
をパターンマッチング１１５により判定する。

【００４４】三値化は以下の通りである。（１）ＲデータのＭＴＦ値＞所定閾値Ｔｈ１ＧデータのＭＴＦ値＞所定閾値Ｔｈ１ＢデータのＭＴＦ値＞所定閾値Ｔｈ１ｏｒｏｒのとき、その画素値を１とする。（２）ＲデータのＭＴＦ値＜所定閾値Ｔｈ２ＧデータのＭＴＦ値＜所定閾値Ｔｈ２ＢデータのＭＴＦ値＜所定閾値Ｔｈ２ａｎｄａｎｄのとき、その画素値を０とする。上記（１）、（２）の何れにも該当しない画素の値をｘ
（０，１以外の値）とする。ただし、Ｔｈ１はＴｈ２よ
りも大きい値であり、例えば、Ｔｈ１＝１００，Ｔｈ２
＝２０である。

【００４５】以上の処理によって、色文字の抽出結果と
像域分離の結果から、（絵柄）＆（非色文字）である領
域を平滑化する。

【００４６】〈実施例４〉図２において説明したよう
に、黒文字・白地領域は２値画像として、絵柄領域は多
値画像として復元される。図１２は、絵柄領域と黒文字
・白地領域との境界を説明する図である。図１２におい
て、実際の絵柄はブロック１２２の一部と、ブロック１
２３の全部を占めている。黒文字・白地は、ブロック１
２１である。このような画像に対して、像域分離を行っ
た結果、ブロック１２１が黒文字・白地ブロックとし
て、ブロック１２２、１２３が絵柄ブロックとして判定
処理されたとする。

【００４７】このような場合、ブロック１２２内の白地
は、多値画像として処理されるためある濃度レベルを有
しているのに対し、ブロック１２１の白地は、２値画像
として処理されるため濃度値が０となる。このため、境
界部１２４において階調の連続性が失われて、ブロック
歪が生じ著しく画質が劣化するという問題があった。

【００４８】本実施例４は、絵柄領域の周辺あるいは絵
柄内部の誤分離領域で発生するブロック歪を除去して、
復元画像の画質を改善する適応符号化方式に関するもの
である。

【００４９】本実施例の画質改善の方法は、（１）符号
化を行う前に予め濃度補正処理を施すことによってブロ
ック歪を除去する方法と、（２）画像データを復元した
後に補正処理を行って画質を改善する方法である。

【００５０】先ず、（１）の方法について説明すると、
符号化の前に画質補正を行う場合、黒文字・白地領域は
２値画像として復元するので濃度情報の修正ができな
い。そこで、本実施例では、絵柄領域に対して濃度補正
を行うことによってブロック歪を除去している。図１３
は、本実施例の符号化前に補正処理を行う構成図で、図
１の実施例に濃度補正部９を付加したものである。

【００５１】そして、絵柄に対する濃度補正としては、
絵柄領域全体に対し補正処理を行う場合についてまず説
明する。すなわち、絵柄領域の低濃度域（所定の閾値Ｔ
ｈ以下）が濃度０（ゼロ）となるように、絵柄領域全体
の濃度レベルを、図１４に示すように一定量シフトす
る。このようにすることによって、絵柄領域内の白地部
分の濃度がほとんどゼロになるため、文字・白地ブロッ
クと連続的な階調変化を持つことになり、結果としてブ
ロック歪を除去することができ、また、濃度補正部９の
処理が単純な濃度シフトであるので、処理量の増加も少
ない。なお、前記閾値Ｔｈは、前述した白画素検出の際
の判定閾値と同程度の値に設定する。

【００５２】前記した絵柄領域全体に対する補正処理
は、絵柄領域全体を一定量濃度シフトしているので、絵
柄領域における色調が変化する場合がある。そこで、絵
柄領域全体に対し補正処理を行う他の実施例としては、
絵柄領域の低濃度域（所定の閾値Ｔｈ以下で、前記した
値と同じ）を濃度０（ゼロ）とし、最大濃度レベルで
は、その値を保持したまま絵柄領域の濃度値を補正す
る。濃度変換はテーブル変換によって行う。中間濃度領
域の補正量の決め方は、低濃度域から高濃度域まで連続
的な濃度変化を持つようにすればよい。図１５は、濃度
補正量を直線補間によって求めた場合の補正グラフであ
る。この実施例によれば、色調の変化を少なくしたまま
ブロック歪を除去することができる。

【００５３】さらに、絵柄に対する濃度補正の他の実施
例として、文字・白地領域周辺の絵柄領域に対して補正
処理を行う場合を説明する。本実施例では、ブロック歪
を局部的な補正処理によって除去するもので、まず、絵
柄ブロックの近傍に文字・白地ブロックが存在している
か否かを調べ、次いで、近傍に文字・白地ブロックが存
在する絵柄ブロックの各画素について、文字・白地ブロ
ックからの距離を求め、その距離に応じて濃度補正量を
決定する。

【００５４】絵柄ブロックの近傍に文字・白地ブロック
が存在しているか否かは、像域分離の判定結果から求め
る。すなわち、注目している絵柄ブロックの周辺ｎ×ｎ
ブロック中に文字・白地ブロックが存在しているか否か
調べる。例えば、像域分離の結果、文字・白地領域＝
１、絵柄領域＝０として出力された場合、ｎ×ｎブロッ
クの論理和が１のとき、絵柄ブロックの近傍に文字・白
地ブロックが存在することになる。

【００５５】次に、文字・白地ブロックの近傍として抽
出された絵柄ブロックに対して画素ごとに濃度補正を行
うが、その濃度補正量は文字・白地との距離に応じて行
う。例えば、最大濃度補正量をＤｍａｘ、文字・白地と
の距離をＬとすると、補正量Ｄは、Ｄ＝Ｄｍａｘ−Ｌと
なる。ここで、Ｄｍａｘは、前記した白画素抽出の判定
閾値と同じ値である。また、Ｌは注目画素の近傍画素か
ら順に文字・白地画素か否かを調べ、文字・白地画素が
最初に現われた位置から求める。図１６は、絵柄画素と
文字・白地領域の距離計算を説明する図である。図１６
では、同一正方形内が同一距離になるように設定してい
るが、これは他のパターンであってもよい。距離１の画
素から順に調べていき、距離４のところで初めて文字・
白地画素が現われるので、Ｌ＝４となる。従って、Ｄｍ
ａｘ＝１５とすると、濃度補正値は１１となり、距離４
の画素の補正後の濃度値は、元もとの濃度値から１１を
減じた値となる。このように、本実施例によれば、文字
・白地領域の近傍のみが補正されるので、絵柄内部の画
質を変化させることなくブロック歪を除去することがで
き、また、絵柄領域の輪郭部分も自然な復元画像を得る
ことができる。

【００５６】（２）の画像データを復元した後に補正処
理を行って画質を改善する方法について以下、説明す
る。本実施例は、他の外部装置において適応符号化処理
されている場合に、前述したようなブロック歪の除去を
行っていない可能性もあるので、復号後にブロック歪を
除去するように構成したものである。

【００５７】図１７は、本実施例の復号後に補正処理を
行う場合のブロック構成図である。図１７において、領
域情報を復号化した後に、文字・白地領域に対して、出
力補正部は濃度補正処理を行い、画質の補正が行われ
る。更に、文字・白地領域と絵柄領域の境界の画素に対
してのみ、出力補正部で平滑化を行い、ブロック歪を除
去することもできる。ここで、境界画素の判定は、領域
情報を用いて領域情報復号部で行う。すなわち、注目画
素を含むｍ×ｎ画素のブロック内に文字・白地領域の画
素（領域情報は１）と絵柄領域の画素（領域情報は０）
を含むもので行い、具体的には、ｍ×ｎの全画素の領域
情報のＡＮＤまたはＮＯＲをとり、その結果が０であれ
ば境界画素と判定する。そして、境界画素と判定された
画素に対して平滑化処理を行う。なお、この平滑化処理
は、境界画素判定のブロックサイズと同じサイズで行
う。また、既にブロック歪を除去した後に符号化してい
る場合に、本実施例を適用してもほとんど画質が変化し
ないので、符号化データの種類によって処理を切り換え
る必要がない。

【００５８】このように、本実施例によれば、文字・白
地領域と絵柄領域の境界に対してのみ平滑化処理を施し
ているので、復元画像に生じるブロック歪を除去するこ
とができ、高画質な画像を得ることができる。さらに、
像域分離の結果得られた領域情報を用いて、容易に境界
画素を抽出、判定することができる。

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、Ｎ×Ｎ画素のブロック内に黒エッジ画素
と白画素が所定の個数以上存在し、かつ網点を含まない
場合にＮ×Ｎ画素のブロックを黒文字・白地ブロックと
判定しているので、局所処理で高精度に黒文字・白地領
域と絵柄領域に分離することができ、像域分離された黒
文字・白地領域に対して２値画像符号化を行い、絵柄領
域に対して自然画像符号化を行うことにより高圧縮な符
号化を実現することが可能となる。請求項２記載の発明
によれば、周囲に絵柄ブロックがない孤立した絵柄ブロ
ックを黒文字・白地ブロックに変更しているので、黒文
字・白地判定部において誤分離しても、その結果が修正
され、像域分離の精度が向上する。請求項３記載の発明
によれば、絵柄ブロックを膨張しているので、絵柄領域
の輪郭部の誤分離を防止することができ、像域分離の分
離精度と復元画像の画質が向上する。請求項４記載の発
明によれば、網点領域に対して平滑化を行っているの
で、網点画像のモアレを除去することができ、画質が向
上するとともに、カラー文書画像を高圧縮することがで
きる。請求項５記載の発明によれば、色文字領域を抽出
して、色文字以外の絵柄領域を平滑化しているので、高
品質な色文字を復元することができる。請求項６記載の
発明によれば、文字・白地領域と絵柄領域の境界に生じ
るブロック歪を除去した後に符号化しているので、適応
符号化方式に対応したすべての画像復元装置において高
画質な画像を得ることができる。請求項７記載の発明に
よれば、画像復号後にブロック歪を除去するための画質
補正処理を行っているので、ブロック歪を含んだ符号化
データでも高画質に復元することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のブロック構成図である。

【図２】符号化された画像データを復号化する本実施例
のブロック構成図である。

【図３】本実施例の像域分離部の構成を示す図である。

【図４】ＭＴＦ補正係数を示す図である。

【図５】黒連続画素検出のパターンを示す図である。

【図６】白連続画素検出のパターンを示す図である。

【図７】濃度の最大値と濃度差分の最大値の相関図であ
る。

【図８】孤立絵柄ブロックの判定領域を示す図である。

【図９】絵柄領域の膨張を説明する図である。

【図１０】網点領域に対して平滑化を行う本発明の他の
実施例の構成図である。

【図１１】色文字を抽出する本実施例のブロック構成図
である。

【図１２】絵柄領域と黒文字・白地領域との境界を説明
する図である。

【図１３】本実施例の符号化前に補正処理を行う構成図
である。

【図１４】本実施例の第１の濃度補正方法を示す図であ
る。

【図１５】本実施例の第２の濃度補正方法を示す図であ
る。

【図１６】絵柄画素と文字・白地領域の距離計算を説明
する図である。

【図１７】本実施例の復号後に補正処理を行う場合のブ
ロック構成図である。

【符号の説明】

１画像入力部２像域分離部３セレクタ４２値化処理部５平滑化処理部６２値画像符号化部７自然画像符号化部８領域情報符号化部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】階調性を有する自然画像と文字が混在す
るカラー文書画像の適応符号化方式において、エッジ画
素を検出する手段と、黒画素を含むｍ×ｍ画素のブロッ
クを検出する手段と、網点を検出する手段と、白画素を
検出する手段と、前記黒画素を含むブロック内の前記エ
ッジ画素を黒エッジ画素と判定する手段と、Ｎ×Ｎ画素
のブロック内に、前記黒エッジ画素の画素数と前記白画
素の画素数の和が所定の個数以上存在し、かつ網点を含
まないとき、前記Ｎ×Ｎ画素のブロックを黒文字・白地
ブロックと判定し、黒文字・白地ブロック以外のブロッ
クを絵柄ブロックと判定する手段と、前記像域分離され
た各ブロックに対して適応符号化する手段を備えたこと
を特徴とするカラー文書画像の適応符号化方式。
【請求項２】前記絵柄として判定されたブロックを含
むｐ×ｑ個のブロック内の絵柄ブロック数が所定の個数
以下のとき、前記絵柄として判定されたブロックを黒文
字・白地ブロックに変更する手段を備えたことを特徴と
する請求項１記載のカラー文書画像の適応符号化方式。
【請求項３】前記絵柄として判定されたブロックの周
囲の黒文字・白地ブロックを絵柄ブロックに変更する手
段を備えたことを特徴とする請求項１記載のカラー文書
画像の適応符号化方式。
【請求項４】前記網点検出手段の出力に応じて、カラ
ー文書画像中の網点領域に対して平滑化を行う手段を備
えたことを特徴とする請求項１記載のカラー文書画像の
適応符号化方式。
【請求項５】色文字領域を検出する手段と、像域分離
された絵柄領域の内、前記色文字領域以外の領域に対し
て平滑化を行う手段を備えたことを特徴とする請求項１
記載のカラー文書画像の適応符号化方式。
【請求項６】階調性を有する自然画像と文字が混在す
るカラー文書画像を文字・白地領域と絵柄領域に像域分
離する手段と、像域分離された前記各領域を適応符号化
する手段を備えた適応符号化方式において、前記像域分
離された文字・白地領域と絵柄領域の境界に生じるブロ
ック歪を除去する手段を備えたことを特徴とする適応符
号化方式。
【請求項７】適応符号化されたカラー文書画像データ
を復号する手段を備えたカラー文書画像データの復号方
式において、画像復元後にブロック歪を除去する手段を
備えたことを特徴とするカラー文書画像データの復号方
式。