JPH05197838A

JPH05197838A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH05197838A
Application number: JP4064028A
Authority: JP
Inventors: Naomi Iwabuchi; 奈穂美岩淵; Hiroki Sugano; 浩樹菅野
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1991-11-21
Filing date: 1992-03-19
Publication date: 1993-08-06

Abstract

(57)【要約】（修正有）【目的】文字領域の二値化処理に際して、文字や線図
の細部の解像性を高く保存する。【構成】第２の特徴量算出回路４１は、小さな参照領
域、例えば（ 3×3 ）画素の局所領域における特徴量を
算出する。また、第１の動的閾値算出回路４２は、（ 3
×3 ）画素の局所領域内の画像情報から、第２の動的閾
値算出回路４３は、（ 5×5 ）画素の局所領域内の画像
情報から動的閾値を算出する。選択信号発生回路４４
は、第２の特徴量算出回路４１で算出した最大濃度差か
ら、画像の特徴に応じた動的閾値を選択するための選択
信号を発生する。選択回路４５は、この選択信号発生回
路４４の判定結果に従って、動的閾値のうち1 つが、文
字領域の画像情報を二値化するための閾値として選択的
に抽出される。なお、第１の特徴量算出回路２は、文字
又は写真領域の判定に利用する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字部と写真部とが混
在した文書画像においても文字部の解像性と写真部の階
調性を高く維持して二値化することのできる画像処理装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】文字部の解像性と写真部の階調性を同時
に満足する方式として、処理対象画像の局所領域内での
画像濃度の最大濃度差（△Ｄ_max）を求め、その値と判
定閾値（Ｔｈ）とを比較することにより、文字領域と写
真領域とに分離し、文字や線図のコントラストの高い画
像部分については予め決められた固定閾値を用いて二値
化処理し、写真等の階調を有する画像部分についてはデ
ィザ等の疑似階調の手法を用いて二値化する方式が提案
されている。しかし、文字部を固定の閾値で二値化する
と、かすれ文字等の比較的コントラストの低い領域は再
現できないため、この問題を回避する手段として従来、
動的二値化が用いられている。この方法は、注目画素を
含む所定領域の画素について最大値と最小値を算出し、
この平均値を閾値として二値化を行うもので、これによ
って低コントラスト文字の再現も可能となる。

【０００３】ところが、このような処理方式では、動的
閾値を算出するための参照領域を大きくすると文字等の
細部を再現できず、また参照領域を小さくするとエッジ
の遷移領域等をシャープに再現できなかったり、線幅の
太い文字の内部に中抜けが生じるいという問題点があっ
た。

【０００４】例えば、図２３に示す画像の点線の部分の
濃度プロフィールを図２４に示す。この画像に対して
（ 5×5 ）の参照領域内で最大濃度差を算出して文字領
域と写真領域とに分離し（図中、“Ｃ”は文字領域、
“Ｐ”は写真領域と判定されたことを示す）、このうち
文字と判定された画素ｆ₅に対して参照領域（ 5×5 ）
内で動的閾値を算出すると閾値はｍ₁となるため、文字
の細部で本来白画素とされなければならない画素が黒画
素となってしまい、これによって図２５に示すように文
字の細かい部分等がつぶれてしまう。また、逆に参照領
域を小さくして、例えば、（ 3×3 ）内で動的閾値を算
出すると、画素ｆ₂の閾値はｍ₂となるため本来白画素
とされなければならない画素が黒画素となってしまい、
図２６に示すようにエッジの遷移領域を正確に再現でき
ない。

【０００５】また、図２７に示す画像の点線の部分の濃
度プロフィールを図２８に示すが、このように比較的線
幅の太い文字において、画素ｆ₄やｆ₁₀のような線内部
の画素に対して（ 3×3 ）画素の参照領域内で動的閾値
を算出すると、参照領域がすっぽり線の中に入ってしま
うため、動的閾値はＳ₄やＳ₁₀のように画像濃度とほと
んど同じになってしまう。その結果、図２９に示すよう
に、文字の中抜けが生じてしまう。なお、図２９におい
て、文字内の斜線が抜けている部分が中抜けを示してい
る。

【０００６】さらに、前処理として、ラプラシアン等の
エッジ強調処理を施した画像においては、エッジ領域近
くの背景部に濃度差が生じるため、この領域を正しく再
現できないという問題がある。

【０００７】例えば、図２３に示した画像をエッジ強調
した場合の点線の部分の濃度プロフィールを図３０に示
す。また、この画像に対して（ 5×5 ）の参照領域内で
最大濃度差を算出して文字領域と写真領域とに分離した
結果を図３１に示す。なお、図中、“Ｃ”は文字領域、
“Ｐ”は写真領域と判定されたことを示す。ここで、こ
れらのうち文字と判定された画素について考える。ま
ず、参照領域（ 5×5 ）内で動的閾値を算出すると、画
素ｆ₇の閾値はＳ₇となるため、文字の細部で本来白画
素とされなければならない画素が、黒画素となってしま
い、これによって図２５に示したように、文字の細かい
部分がつぶれてしまう。逆に、参照領域を小さくして例
えば（ 3×3 ）画素内で動的閾値を算出すると、画素ｆ
₂の閾値はＳ₂となるため、本来白画素とされなければ
ならない画素が黒画素となり、背景部分にノイズのよう
なものが残ってしまう。また、画素ｆ₅のようにエッジ
の遷移領域の画素も、参照領域（ 3×3 ）画素内で動的
閾値を算出すると、閾値がＳ₅となるため、本来黒画素
とされなければならない画素が白画素になってしまい、
エッジを正確に再現できない。このように参照領域を
（ 3×3 ）画素とした場合の画像を図３２に示す。

【０００８】また、動的二値化を用いる方法は、パルス
幅変調等を用いた多値表現が可能なプリンタに出力する
際には、所定領域内で算出した最大値、最小値から次式
の閾値によって動的Ｎ値化（Ｎ＞２）することも可能で
ある。

【０００９】Ｔh ［i]＝｛（Ｄ_max−Ｄ_min）＊ｉ／Ｎ｝＋Ｄ_min ただし、ｉ＝１、…、Ｎ−１Ｄ_max：局所領域内の最大値Ｄ_min：局所領域内の最小値一般に、多値レベル数を上げると、１画素の１／Ｎ単位
までドットを制御できるので、動的Ｎ値化は動的２値化
に比べて、斜線などのジャギーが減少し、また細かい文
字などもよりコントラスト良く再現することが可能とな
る。

【００１０】ところが、逆に多値レベル数を上げると、
わずかな濃度差も強調されてしまうため、スキャナ読取
りの際に生じたわずかな濃度差も強調してしまい、これ
によって、細線がでこぼこになったり、線の交点がとぎ
れたりという弊害も現れる。例えば、図３３（ａ）に示
す画像の一点鎖線の部分の濃度ヒストグラムをとると、
図３３（ｂ）のようになる。つまり、図３３（ｂ）中の
f1〜f17 の画素は本来同じ濃度でなければならないので
あるが、画素f4,f5,f9,f10,f14,f15はすぐ上に隣接する
画素の濃度が小さいため、スキャナ入力の際に濃度がや
や低下する。これを動的４値化すると、この際に生じた
わずかな濃度差をも強調してしまうため、図３３（ｃ）
のように本来まっすぐ再現されなければならない線がで
こぼこになる。

【００１１】さらに、図３４（ａ）に示す画像も同じ理
由から、画素f4〜f12 の濃度がf1〜f3、f13 〜f15 に比
べて低下している（図３４（ｂ））。そのため、これを
動的４値化すると、図３４（ｃ）に示すように線がとぎ
れて正しく再現されない。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】このように従来の画像
処理装置では、文字領域の二値化処理として動的二値化
を用いた場合、その動的閾値を算出するための参照領域
の大きさによって、文字の細部が再現されなかったり、
線幅の太い文字等では中抜けが発生したり、エッジ強調
された画像等ではエッジの遷移領域が正確に再現されな
かったりするという問題があった。

【００１３】また、文字領域の処理方式として動的Ｎ値
化（Ｎ＞２）を用いた場合、わずかな濃度差をも強調し
てしまうため、入力の際に生じる濃度ムラ等が強調され
て、細かい文字や細線が正しく再現されないという問題
があった。

【００１４】本発明は、このような従来の事情に対処し
てなされたもので、文字領域の二値化処理に際して、文
字や線図の細部の解像性を高く保存することのできる画
像処理装置を提供しようとするものである。

【００１５】また、本発明は、文字領域の処理に際し、
入力の際に生じる濃度ムラ等に左右されずに、文字や線
図の細部の解像性を高く保存することのできる画像処理
装置を提供しようとするものである。

【００１６】

【課題を解決するための手段】すなわち、本発明の画像
処理装置は、処理対象画像における注目画素を含む所定
領域内の画像濃度の差に関する画像情報から該注目画素
の特徴情報を特徴量として算出する特徴量算出回路と、
前記処理対象画像における前記注目画素を含む領域であ
って、それぞれ異なる大きさの領域内の前記画像情報か
ら動的閾値を算出する複数の動的閾値算出回路と、前記
特徴量算出回路によって算出された特徴量の値に基づい
て、前記動的閾値算出回路によって算出された前記動的
閾値を選択する動的閾値選択回路とを具備し、前記処理
対象画像のうち、文字部については、前記動的閾値選択
回路によって選択された前記動的閾値を使用して前記画
像情報の二値化を実行するよう構成されたことを特徴と
する。

【００１７】請求項２記載の本発明の画像処理装置は、
処理対象画像における注目画素を含む所定領域内の画像
濃度の差に関する画像情報から該注目画素の特徴情報を
特徴量として算出する特徴量算出回路と、前記処理対象
画像における前記注目画素を含む領域であって、それぞ
れ異なる大きさの領域内の前記画像情報から動的閾値を
算出する複数の動的閾値算出回路と、前記特徴量算出回
路によって算出された特徴量と、予め設定された複数の
設定値とを比較し、これらの大小関係に基づいて、前記
動的閾値算出回路によって算出された前記動的閾値を選
択する動的閾値選択回路とを具備し、前記処理対象画像
のうち、文字部については、前記動的閾値選択回路によ
って選択された前記動的閾値を使用して前記画像情報の
二値化を実行するよう構成されたことを特徴とする。

【００１８】請求項３記載の本発明の画像処理装置は、
処理対象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像
情報から、所定の参照領域内の濃度の最大値および最小
値を算出する最大・最小値算出回路と、前記所定の参照
領域内の濃度の平均値を算出する平均値算出回路と、前
記算出された所定の参照領域内の濃度の最大値、最小値
および平均値に基づいて、動的閾値を算出する動的閾値
算出回路とを具備することを特徴とする。

【００１９】請求項４記載の本発明の画像処理装置は、
処理対象画像における注目画素を含む所定領域内の画像
濃度の差に関する画像情報から該注目画素の特徴情報を
特徴量として算出する特徴量算出回路と、この特徴量算
出回路により算出された特徴情報を所定の閾値で弁別
し、この弁別結果に基づき前記注目画素を構成する画像
の種別が文字領域か写真領域かを判定する文字／写真判
定回路と、前記文字領域の所定範囲内の画像情報から、
所定の参照領域内の濃度の最大値および最小値を算出す
る最大・最小値算出回路と、前記所定の参照領域内の濃
度の平均値を算出する平均値算出回路と、前記算出され
た所定の参照領域内の濃度の最大値、最小値および平均
値に基づいて、動的閾値を算出する動的閾値算出回路
と、前記写真領域の画像情報を２値化するための２値化
閾値を設定する写真領域閾値設定回路と、前記文字／写
真判定回路による判定結果に基づいて、前記動的閾値ま
たは前記２値化閾値のいずれか一方を選択する閾値選択
回路と、この閾値選択回路により選択された閾値を用い
て、前記画像情報の多値化を実行する多値化実行回路と
を具備することを特徴とする。

【００２０】請求項５記載の本発明の画像処理装置は、
処理対象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像
情報から、所定の参照領域内の濃度の最大値および最小
値を算出する最大・最小値算出回路と、前記所定の参照
領域内の濃度の平均値を算出する平均値算出回路と、こ
の平均値算出回路により算出された濃度の平均値を、制
御可能なパラメータを有する補正式に基づき補正平均値
に変換する補正平均値変換テーブルと、前記算出された
所定の参照領域内の濃度の最大値、最小値および補正平
均値に基づいて、動的閾値を算出する動的閾値算出回路
とを具備することを特徴とする。

【００２１】請求項６記載の本発明の画像処理装置は、
処理対象画像における注目画素を含む所定領域内の画像
濃度の差に関する画像情報から該注目画素の特徴情報を
特徴量として算出する特徴量算出回路と、この特徴量算
出回路により算出された特徴情報を所定の閾値で弁別
し、この弁別結果に基づき前記注目画素を構成する画像
の種別が文字領域か写真領域かを判定する文字／写真判
定回路と、前記文字領域の所定範囲内の画像情報から、
所定の参照領域内の濃度の最大値および最小値を算出す
る最大・最小値算出回路と、前記所定の参照領域内の濃
度の平均値を算出する平均値算出回路と、この平均値算
出回路により算出された濃度の平均値を、制御可能なパ
ラメータを有する補正式に基づき補正平均値に変換する
補正平均値変換テーブルと、前記算出された所定の参照
領域内の濃度の最大値、最小値および補正平均値に基づ
いて、動的閾値を算出する動的閾値算出回路と、前記写
真領域の画像情報を２値化するための２値化閾値を設定
する写真領域閾値設定回路と、前記文字／写真判定回路
による判定結果に基づいて、前記動的閾値または前記２
値化閾値のいずれか一方を選択する閾値選択回路と、こ
の閾値選択回路により選択された閾値を用いて、前記画
像情報の多値化を実行する多値化実行回路とを具備する
ことを特徴とする。

【００２２】

【作用】上記構成の本発明の画像処理装置では、特徴量
算出回路により、文字領域の画像情報に対して、特徴量
として、例えば、比較的小さな参照領域内の画像情報か
ら最大濃度差△Ｄ_maxを求める。この特徴量は、一また
は大きさの異なる複数の参照領域を対象として求める。

【００２３】また、これとともに、複数の動的閾値算出
回路により、複数種の大きさの参照領域、例えば（ｎ₁
×ｎ₁）、（ｎ₂×ｎ₂）（但し、ｎ₁＞ｎ₂）内の画
像情報から、それぞれ動的閾値ｍ₁、ｍ₂を算出する。

【００２４】そして、動的閾値選択回路により、△Ｄ
_maxの値をもとに、例えばＴｈを予め設定した閾値とし
て、以下の判定条件で動的閾値を選択する。

【００２５】 △Ｄ_max＞Ｔｈ ………動的閾値ｍ₁で二値化（１） △Ｄ_max≦Ｔｈ ………動的閾値ｍ₂で二値化このように、本発明の画像処理装置では、複数種類の参
照領域における動的閾値を、画像の特徴によって選択す
る。このため、文字の細部については、例えば（ 3×3
）等の比較的小さな参照領域内で算出した動的閾値ｍ
₁を用い、エッジの遷移領域等については（ 5×5 ）等
の比較的大きな参照領域内で算出した動的閾値ｍ₂を用
いて二値化することにより、入力画像を忠実に再現でき
る。

【００２６】したがって、文字の細部が再現されなかっ
たり、線幅の太い文字等では中抜けが発生したり、エッ
ジ強調された画像等ではエッジの遷移領域が正確に再現
されなかったりすることを防止することができ、文字や
線図の細部の解像性を高く保存することができる。

【００２７】また、本発明に係る画像処理装置では、文
字領域の画像情報に対して注目画素を含む参照領域内の
画像情報から最大値、最小値および平均値または補正平
均値を求めている。そして、これら３つの値から動的Ｎ
値化（Ｎ＞２）のためのＮ−１個の動的閾値を算出し、
注目画素の値と比較してＮ値化している。

【００２８】このように動的Ｎ値化の閾値を算出する際
に、局所領域の最大値および最小値のみならず平均値ま
たは補正平均値をも用いているので、局所領域の濃度分
布に応じて適切な動的閾値を算出できる。

【００２９】例えば、図３５（ａ）に示す画像を動的４
値化する場合について考える。

【００３０】注目画素f5を含む（ 3×3 ）画素内の濃度
分布は、図３５（ｂ）のようになるが、従来の方法で動
的閾値を算出すると図３５（ｂ）中のＴh1、Ｔh2、Ｔh3
の用になる。これらの閾値で注目画素f5を４値化する
と、３／４レベルになり、結果的に図３５（ｄ）のよう
に線がでこぼこになる。

【００３１】そこで、閾値Ｔh2を局所領域内の平均濃度
（Ｄ_ave）とし、Ｔh1、Ｔh3はそれぞれ（Ｄ_max＋Ｄ
_ave）／２、（Ｄ_min＋Ｄ_ave）／２とする（ただし、
Ｄ_max：最大濃度、Ｄ_min：最小濃度）。この結果、動
的閾値は図３５（ｃ）中のＴh1´、Ｔh2´、Ｔh3´のよ
うになり、注目画素f5は４／４レベルになるため、図３
５（ｅ）に示すように上の線と下の線はまっすぐ正しく
再現される。

【００３２】このように動的閾値を算出する際に局所領
域の平均値を用いることによって、局所領域内の濃度分
布に応じた動的閾値を算出できるので、画像入力時にわ
ずかな濃度ムラが生じた場合においても、それを強調す
ることなく、しかも文字内の込み入った領域はコントラ
スト良く再現できる。

【００３３】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の画像処理装置
の実施例を説明する。

【００３４】図１は、本発明の一実施例に係る画像処理
装置の概略構成を示すもので、この画像処理装置は、図
示しないイメージスキャナ等の読取装置に読取入力され
た画像情報を、例えば 1画素当り 8ビットのデジタル・
データとして入力し、これを二値化処理するものであ
る。同図において１はラインバッファ、２は第１の特徴
量算出回路、３は文字／写真判定回路、４は文字領域の
閾値算出回路、５は写真領域の閾値算出回路（メモ
リ）、７は遅延回路、８は比較回路である。

【００３５】また、４１は第２の特徴量算出回路、４２
は第１の動的閾値算出回路、４３は第２の動的閾値算出
回路、４４は選択信号発生回路、４５は選択回路であ
る。

【００３６】ラインバッファ１は、上述したような画像
情報を一時的に格納して、以下に示す画像処理（二値化
処理）に供する。第１の特徴量算出回路２は、このライ
ンバッファ１から所定のクロックに同期して出力される
画像情報を入力し、その画像情報から注目画素を含む局
所領域における特徴情報を求める。文字／写真判定回路
３では、この第１の特徴量算出回路２で求められた特徴
情報により、局所領域の画像情報が文字部特有の性質を
示すか、あるいは写真部としての特徴を示すかを判定し
て、その画像の種別を識別判定する。この識別判定結果
に従って、閾値選択回路６が切り替えられ、文字領域の
閾値算出回路４から与えられる閾値、または写真領域の
閾値算出回路（メモリ）５から与えられるディザ・マト
リックス等の閾値が、画像情報を二値化処理するための
閾値として選択的に抽出される。そして、ラインバッフ
ァ１から読み出され、遅延回路７を介して所定タイミン
グ遅延されて比較回路（二値化回路）８に導かれる画像
情報が、選択回路６を介して抽出された閾値にて二値化
処理されて出力される。

【００３７】また、文字領域の閾値発生回路４を構成す
る各部は、次のように構成されている。

【００３８】第２の特徴量算出回路４１は、上記ライン
バッファ１から読み出される画像情報から、小さな参照
領域、例えば（ 3×3 ）画素の局所領域における特徴量
を算出する。また、第１の動的閾値算出回路４２および
第２の動的閾値算出回路４３は、大きさの異なる参照領
域からそれぞれ動的閾値を算出するよう構成されてお
り、例えば、第１の動的閾値算出回路４２は（ 3×3 ）
画素の局所領域内の画像情報から、第２の動的閾値算出
回路４３は（ 5×5 ）画素の局所領域内の画像情報から
動的閾値を算出する。

【００３９】選択信号発生回路４４は、第２の特徴量算
出回路４１で算出した最大濃度差と、閾値Ｔｈとを比較
して画像の特徴に応じた動的閾値を選択するための選択
信号を発生する。選択回路４５は、この選択信号発生回
路４４の判定結果に従って、第１の動的閾値算出回路４
２と第２の動的閾値算出回路４３とを切り換え、動的閾
値のうち1 つが、文字領域の画像情報を二値化するため
の閾値として選択的に抽出される。

【００４０】次に、個々の回路について説明する。

【００４１】図２に第１の特徴量算出回路２の構成を示
す。ここでは特徴量として最大濃度差を例にとって説明
する。第１の特徴量算出回路２は、最大・最小値検出回
路２１と減算器２２から構成されている。最大・最小値
検出回路２１は、処理対象画像中の注目画素に対して、
図３に示すようにその注目画素（斜線で示す画素）を含
む（ 5×5 ）画素の領域内における濃度の最大値と最小
値とをそれぞれ求めるものである。まず、ラインバッフ
ァ１からクロックＣＬＫに同期して列方向に 5画素単位
で順次入力される（8bit／画素）画像情報をセレクタ２
１ａを介して比較器２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ、
２１ｆに順次分配している。なお、この列単位に入力さ
れる画像情報の上記セレクタ２１ａによる比較器２１
ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ、２１ｆへの分配は、クロ
ックＣＬＫを受けて動作する2 ビットカウンタ２１ｉか
らの選択信号ＳＥ1 、ＳＥ2 により動作制御して行う。

【００４２】これらの比較器２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、
２１ｅ、２１ｆによって画像情報を5画素単位でそれぞ
れ列方向に比較し、その列における最大濃度と最小濃度
とをそれぞれ求める。

【００４３】次段の比較器２１ｇ、２１ｈは、上記比較
器２１ｂ、２１ｃ、２１ｄ、２１ｅ、２１ｆからの信号
を入力し、列方向にそれぞれ求めた最大値と最小値とを
行方向に比較し、その中の最大値と最小値をそれぞれ求
めるものである。以上の処理によって図に示す（ 5×5
）画素の領域内における最大濃度値Ｄ_maxと最小濃度
値Ｄ_minがそれぞれ求められ出力される。減算器２２
は、このようにして求めた最大濃度値Ｄ_maxと最小濃度
値Ｄ_minから最大濃度差 △Ｄ_max1 ＝Ｄ_max−Ｄ_min …（２）を求める。

【００４４】文字／写真判定回路３は、このようにして
算出した最大濃度差△Ｄ_max1 を所定の閾値Ｔｈ1 と比
較し、以下の判定条件の下で識別信号１１を出力する。

【００４５】 △Ｄ_max1 ＞Ｔｈ1 文字領域 …（３） △Ｄ_max1 ≦Ｔｈ1 写真領域識別信号１１は、当該画素が文字画素と判定された場合
には“１”を、非文字画素と判定された場合は“０”を
出力する。

【００４６】次に、文字領域と写真領域の二値化手段に
ついて説明する。

【００４７】文字領域の閾値発生回路４において、第２
の特徴量算出回路４１は、特徴量として最大濃度差を例
にとると、処理対象画像中の注目画素に対して、（ 3×
3 ）画素の参照領域内における濃度の最大値と最小値と
をそれぞれ求め、減算器で最大値と最小値の差△Ｄ_max
2 を求める。

【００４８】第１の動的閾値算出回路４２と第２の動的
閾値算出回路４３は、所定範囲内、例えば（ 3×3 ）画
素内と（ 5×5 ）画素内の画素情報から算出した濃度の
最大値と最小値の平均値を抽出するものである。

【００４９】図４に第１の動的閾値算出回路４２の構成
を示す。第１の動的閾値算出回路４２では、前述した最
大・最小値検出回路２１と同様に、セレクタ４２ａ、比
較器４２ｂ、４２ｃ、４２ｄ、４２ｅ、４２ｆおよびカ
ウンタ４２ｉによって、ラインバッファ１から読み出さ
れる画像情報から、（ 3×3 ）画素の局所領域におけ
る、最大値Ｄ_maxa と最小値Ｄ_mina を算出する。そし
て、加算器４２ｇにおいてＤ_maxa とＤ_mina の値を加
算し、除算器４２ｈにおいて、このようにして求めた値
の平均値を算出し、この結果、第１の動的閾値ｍ₁が得
られる。

【００５０】ｍ₁＝（Ｄ_maxa ＋Ｄ_mina ）／2 …（４）これと同様に、第２の閾値算出回路においては、（ 5×
5 ）画素の局所領域内の最大値Ｄ_maxb と最小値Ｄ_min
b の平均値が求められ、この結果、第２の動的閾値ｍ₂
が得られる。

【００５１】ｍ₂＝（Ｄ_maxb ＋Ｄ_minb ）／2 …（５）選択信号発生回路４４は、前述した第２の特徴量算出回
路４１で求めた最大濃度差△Ｄ_max2 を所定の閾値Ｔｈ
2 で弁別し、文字内部等の込み入った領域か、またはエ
ッジの遷移領域であるのかを識別し、選択信号を発生す
るものである。この選択信号に従って、選択回路４５よ
り第１の動的閾値ｍ₁と第２の動的閾値ｍ₂のいずれか
が選択され、文字領域の閾値が決定される。

【００５２】これに大して、写真領域の閾値発生回路５
では、例えば、図５に示すようなディザパターン情報
（ディザマトリクス）が与えられる。

【００５３】このようにして文字領域の閾値算出回路４
より与えられた動的閾値または写真領域の閾値算出回路
５のディザパターンによって示される閾値が、上述した
識別判定結果に基づいて比較回路８を介して選択的に抽
出され、画像情報の二値化処理が行われる。

【００５４】このように、本実施例の画像処理装置によ
れば、文字領域において、（ 3×3）の参照領域内の画
像情報の最大濃度差△Ｄ_max2 を参照することによっ
て、文字細部等の領域であれぱ△Ｄ_max2 は比較的小さ
く、一方、エッジの遷移領域であれば△Ｄ_max2 は大き
くなることを利用して、文字細部等のように画像情報が
込み入った領域なのか、エッジの遷移領域なのかを識別
判定することができる。したがって、例えば図６に示す
画素ｆ5 等文字細部と判定された領域については、比較
的小さい参照領域、例えば（ 3×3 ）内の画素情報から
算出された動的閾値によって二値化し、一方、画素ｆ2
等のようにエッジの遷移領域と判定された領域において
は、比較的大きい参照領域、例えば（ 5×5 ）内の画素
情報から算出された動的閾値によって二値化することに
よって、図７に示す画像のように文字や線図の細部の解
像性を高く保存することができる。

【００５５】次に、他の実施例について説明する。

【００５６】図８は、他の実施例の画像処理装置の構成
を示すもので、本実施例の画像処理装置では、文字領域
の動的閾値算出回路４ａが、前述した実施例の文字領域
の動的閾値算出回路４に、第３の特徴量算出回路４６
と、選択信号発生回路４７と、第３の動的閾値算出回路
４８を付加した構成とされている。

【００５７】上記第３の特徴量算出回路４６は、第２の
特徴量算出回路４１とは異なる大きさの参照領域、例え
ば（ 5×5 ）画素の局所領域における特徴量、例えば最
大濃度差△Ｄ_max3 を算出する。選択信号発生回路４７
は、前述した選択信号発生回路４４の場合と同様に、こ
の第３の特徴量算出回路４６からの特徴量と、予め設定
された閾値Ｔｈ3 とを比較して画像の特徴に応じた動的
閾値を選択するための選択信号を発生する。また、第３
の動的閾値算出回路４８は、第１の動的閾値算出回路４
２および第２の動的閾値算出回路４３と異なる参照領
域、例えば（ 7×7 ）画素の局所領域内の画像情報から
動的閾値ｍ₃を算出する。

【００５８】また、上述したように、第３の特徴量算出
回路４６が（ 5×5 ）画素の局所領域における特徴量を
算出することから、第１の特徴量算出回路２は、前述し
た実施例とは異なり、例えば（ 7×7 ）画素の局所領域
における特徴量を算出するよう構成されている。

【００５９】本実施例の画像処理装置では、3 つの動的
閾値算出回路によって（ 3×3 ）、（ 5×5 ）、（ 7×
7 ）等の大きさ異なる参照領域から算出された3 つの動
的閾値を選択して使用することにより、前述した実施例
よりさらに細かな制御を行うことができ、例えば線幅の
太い文字等に対しても対応することが可能となる。

【００６０】すなわち、図９のフローチャートにも示す
ように、線幅の太い文字の線内部であれば、第２の特徴
量算出回路４１で算出される最大濃度差△Ｄ_max2 はか
なり小さい値を示すことから、△Ｄ_max2 がＴｈ2 以下
の時は線内部等と判断し、Ｔｈ2 より大きい時は細かい
文字等の込み入った領域と判断する（１００）。

【００６１】そして、Ｔｈ2 より大きい時は、参照領域
（ 3×3 ）画素内で算出した動的閾値ｍ₁を使用する
（１０１）。

【００６２】そして、さらに線幅の太い文字の場合は、
その線の太さによって参照領域を変える必要があること
から、第３の特徴量算出回路４６で求めた（ 5×5 ）画
素内の最大濃度差△Ｄ_max3 と閾値Ｔｈ3 とを比較する
（１０２）。

【００６３】この結果、△Ｄ_max3 が閾値Ｔｈ3 より大
きい時は、線幅が4 画素以下であると判断して参照領域
（ 5×5 ）画素内で算出した動的閾値ｍ₂を使用し（１
０３）、逆に△Ｄ_max3 が閾値Ｔｈ3 以下の場合は、線
幅が5 画素以上であると判断して参照領域（ 7×7 ）画
素内で算出した動的閾値ｍ₃を使用する（１０４）。

【００６４】これにより、細かい文字等の込み入った領
域の解像性も高く、線幅の太い文字等の線内部において
も中抜けのない画像を得ることができる。

【００６５】次に、他の実施例について説明する。

【００６６】図１０は、他の実施例の画像処理装置の構
成を示すもので、この実施例は、図１に示した実施例の
選択信号発生回路４４を、選択信号発生回路４４ａに置
換したものであり、エッジ強調された画像に対応するも
のである。

【００６７】選択信号発生回路４４ａは、第２の特徴量
算出回路４１で求めた特徴量、すなわち本実施例の場合
最大濃度差△Ｄ_max2 を2 つの閾値Ｔｈ2 、Ｔｈ3 と比
較し、文字内部等の込み入った領域か、エッジ領域に近
い背景領域か、エッジの遷移領域かを識別するものであ
る。そして、図１１に示すように、文字内部等の込み入
った領域の画素ｆ7 であれば参照領域（ 3×3 ）画素内
で算出した動的閾値ｍ₁、エッジ領域に近い背景領域の
画素ｆ2 やエッジの遷移領域の画素ｆ5 であれば参照領
域（ 5×5 ）画素内で算出した動的閾値ｍ₂を選択す
る。すなわち、Ｔｈ3 ＜△Ｄ_max2 ≦Ｔｈ2 ならば、動的閾値ｍ₁を選択し、 △Ｄ_max2 ＞Ｔｈ2 または △Ｄ_max2 ≦Ｔｈ3 ならば、動的閾値ｍ₂を選択する。

【００６８】このように、本実施例では、エッジの遷移
領域では最大濃度差△Ｄ_max2 は比較的大きく、また、
エッジ強調された画像のエッジ領域近くであれば最大濃
度差△Ｄ_max2 は比較的小さく、また、文字内部等の込
み入った領域であれば最大濃度差△Ｄ_max2 はその中間
の値をとることを利用して、これらの領域を識別する。
そして、文字内部等の込み入った領域では、小さい参照
領域から算出された動的閾値ｍ₁を使用し、他の2 つの
領域では大きな参照領域から算出された動的閾値ｍ₂を
使用することにより、エッジ強調された画像でも、文字
や線図の各部の解像性を高く保存することができる。

【００６９】次に、他の実施例について説明する。

【００７０】図１２は、他の実施例の画像処理装置の構
成を示すもので、図示しないイメージスキャナ等の読取
装置に読取入力された画像情報を、例えば 1画素当り 8
ビットのデジタル・データとして入力し、これをＮ値化
回路である比較回路８によりＮ値化処理（Ｎ≧２）する
ものであり、文字領域の閾値算出回路４が最初の実施例
とは異なる。

【００７１】同図に示す文字領域の閾値算出回路４は、
ラインバッファ１から読み出される画像情報から、所定
の大きさの参照領域、例えば（ 3×3 ）画素の局所領域
における最大値と最小値を算出する最大・最小算出回路
４１´と、同じ領域の平均値を算出する平均値算出回路
４２´と、これら３つの値から動的Ｎ値化のためのＮ−
１個の動的閾値を算出する動的閾値算出回路４３´とか
らなる。

【００７２】ここでは、文字領域の出力レベル数を４、
すなわち４値化するものとして例をあげる。

【００７３】最大・最小算出回路４１´は、図１３に示
すように構成され、処理対象画像中の注目画素に対し
て、（ 3×3 ）画素の参照領域における濃度の最大値
（Ｄ_max）と最小値（Ｄ_min）とをそれぞれ求める。

【００７４】平均値算出回路４２´は、図１４に示すよ
うに構成され、最大・最小算出回路４１´と同様の（ 3
×3 ）画素の参照領域内で平均濃度値（Ｄ_ave）を求め
る。動的閾値算出回路４３´は、最大・最小算出回路４
１´と平均値算出回路４２´とで算出した最大値、最小
値、平均値から動的閾値を算出する。

【００７５】動的閾値算出回路４３´は、図１５に示す
ように構成される。

【００７６】同図に示すように、まず、加算器４３７
ａ、４３´ｂにて、それぞれＤ_max、Ｄ_aveの和とＤ
_min、Ｄ_aveの和を算出する。

【００７７】除算器４３´ｃ、４３´ｄは、それぞれこ
のようにして求めた値の平均値を求める。つまり、Ｔｈ1 ＝（Ｄ_max＋Ｄ_ave）／２ …（６）Ｔｈ2 ＝Ｄ_ave …（７）Ｔｈ3 ＝（Ｄ_min＋Ｄ_ave）／２ …（８）を算出する。

【００７８】このようにして文字領域の４値化のための
３つの閾値が与えられる。

【００７９】そして、このようにして文字領域の閾値算
出回路４より与えられた動的閾値または写真領域の閾値
算出回路５のディザパターンによって示される閾値が識
別判定結果に基づいて比較回路８を介して選択的に抽出
され、画像情報のＮ値化処理が行われる。

【００８０】かくして、このように構成された装置で
は、入力時に文字領域の細部などにわずかな濃度ムラが
生じた場合においても、所定の参照領域内の最大値、最
小値、平均値を用いて動的閾値を算出することによっ
て、濃度ムラが強調されることなく正しく再現される。

【００８１】つまり、式（６）〜（８）を用いて動的閾
値を算出すると、参照領域内の平均濃度値が小さいとき
は全体に閾値が小さな値になるので、図１６（ａ）の画
素f4,f5,f9,f10,f14,f15や図１７（ａ）の画素f4,f5,f1
1,f12 等はかすれにくくなる。その結果、線がでこぼこ
になったり、線の交点近傍の画素がとぎれたりすること
のない画像が得られる。

【００８２】次に、他の実施例について説明する。

【００８３】図１８は、他の実施例の画像処理装置の構
成を示すもので、上述の実施例と同様に図示しないイメ
ージスキャナ等の読取装置に読取入力された画像情報
を、例えば 1画素当り 8ビットのデジタル・データとし
て入力し、これをＮ値化回路である比較回路８によりＮ
値化処理（Ｎ≧２）するものであり、文字領域の閾値算
出回路４が最初の実施例とは異なる。

【００８４】同図に示す文字領域の閾値算出回路４は、
ラインバッファ１から読み出される画像情報から、所定
の大きさの参照領域、例えば（ 3×3 ）画素の局所領域
における最大値と最小値を算出する最大・最小算出回路
４１´と、同じ領域の平均値（Ｄa ）を算出する平均値
算出回路４２´と、平均値（Ｄa ）を（９）式を用いて
補正平均値（Ｄa'）に変換するための補正平均値変換テ
ーブル４４´と、最大値、最小値、補正平均値の３つの
値から動的Ｎ値化のためのＮ−１個の動的閾値を算出す
る動的閾値算出回路４３´とからなる。

【００８５】Ｄa'＝γ＋（１−２γ／２５５）Ｄa ） …（９）ここでは、文字領域の出力レベル数を４、すなわち４
値化するものとして例をあげる。

【００８６】最大・最小算出回路４１´は、図１３に示
したように構成され、処理対象画像中の注目画素に対し
て、（ 3×3 ）画素の参照領域における濃度の最大値
（Ｄ_ma _x）と最小値（Ｄ_min）とをそれぞれ求める。

【００８７】平均値算出回路４２´は、図１４に示した
ように構成され、最大・最小算出回路４１´と同様の
（ 3×3 ）画素の参照領域内で平均濃度値（Ｄ_ave）を
求め、さらにこの平均値を補正平均値変換テーブル４４
´で補正平均値に変換する。

【００８８】動的閾値算出回路４３´は、最大・最小算
出回路４１´と平均値算出回路４２´とで算出した最大
値、最小値、補正平均値から動的閾値を算出する。

【００８９】動的閾値算出回路４３´は、図１５に示し
たように構成される。

【００９０】同図に示すように、まず、加算器４３´
ａ、４３´ｂにて、それぞれＤ_max、Ｄa'の和と
Ｄ_min、Ｄa'の和を算出する。

【００９１】除算器４３´ｃ、４３´ｄは、それぞれこ
のようにして求めた値の平均値を求める。

【００９２】つまり、Ｔｈ1 ＝（Ｄ_max＋Ｄa'）／２ …（１０）Ｔｈ2 ＝Ｄa' …（１１）Ｔｈ3 ＝（Ｄ_min＋Ｄa'）／２ …（１２）を算出する。

【００９３】このようにして文字領域の４値化のための
３つの閾値が与えられる。

【００９４】そして、このようにして文字領域の閾値算
出回路４より与えられた動的閾値または写真領域の閾値
算出回路５のディザパターンによって示される閾値が識
別判定結果に基づいて比較回路８を介して選択的に抽出
され、画像情報のＮ値化処理が行われる。

【００９５】かくして、このように構成された装置で
は、入力時に文字領域の細部などにわずかな濃度ムラが
生じた場合においても、所定の参照領域内の最大値、最
小値、補正平均値を用いて動的閾値を算出することによ
って、濃度ムラが強調されることなく正しく再現され
る。

【００９６】図１９に単純２値化によって処理した画像
の例を、図２０に本方式によって処理した画像の例を示
す。細かい部分のつぶれなどがなくなって、コントラス
トの良い画像が得られることがわかる。

【００９７】また、（９）式のパラメータγを制御する
ことによって、出力画像の黒画素の出現頻度を変えるこ
とが可能である。つまり、図２１に平均値と補正平均値
の関係に示すように、γを大きくすると、平均値が大き
いとき補正平均値の値は小さくなり、平均値が小さいと
き補正平均値は大きくなる。このため、平均値の大きい
ベタ部や文字内部では閾値が全体に低くなるため（図２
２（ａ）参照）、中抜けしにくくなり、平均値の小さい
背景部などでは閾値が全体に高くなるため（図２２
（ｂ）参照）、ノイズ抑制の効果がある。

【００９８】なお、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、特徴量を算出するための局所
領域の大きさは、上記実施例に示した（ 5×5 ）、（ 7
×7）画素の領域に限られるものではなく、また、処理
対象画像に応じて可変設定するように装置を構成するこ
ともできる。また、動的閾値を算出するための局所領域
の大きさも、ここでは（ 3×3 ）、（ 5×5 ）、（ 7×
7 ）としたが、処理対象画像の解像度等に応じて変更可
能である。また、閾値の適応的な発生手段も種々変更可
能であり、写真部の二値化に用いるディザ・パターンも
特に限定されない。また、そのディザ・マトリックスの
大きさも限定されるものではなく、ディザ・パターンも
ドット分散型に閾値配置することのみならず、ドット集
中形式で閾値配置することも可能である。さらには、実
施例では読取入力された画像情報からそのまま濃度情報
を求めたが、この量を画像濃度（反射率の逆数の対数）
に変換した値を用いてその特徴量を求めることも可能で
ある。また、ここでは文字領域と写真領域を分離する際
と文字領域の特徴を識別する際の画像特徴情報として最
大濃度差を用いたが、その他の特徴情報を用いることも
もちろん可能である。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て実施することが可能であ
る。

【００９９】

【発明の効果】以上説明したように本発明の画像処理装
置によれば、文字領域において、局所領域の特徴量を参
照することによって画像の特徴を識別し、その結果から
複数種類の大きさの異なる参照領域から算出した動的閾
値を選択することが可能となるので、文字や線図の細部
の解像性を高く保存することができる。

【０１００】また、文字領域において、最大値、最小値
および平均値または補正平均値をも用いているので、入
力時に濃度ムラが生じた場合にも、それを強調して線が
でこぼこになったり、線がとぎれたりすることがなく、
文字細部を正しく再現できる。特に、補正平均値を用い
た場合には、ベタ部や文字内部に中抜けがなく、背景部
のノイズの発生を防止することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係わる画像処理装置の概略
構成を示す図。

【図２】図１の画像処理装置の第１の特徴量算出回路の
構成例を示す図。

【図３】画像処理の画素領域の概念を説明するための
図。

【図４】図１の画像処理装置の第１の動的閾値算出回路
の構成例を示す図。

【図５】写真部分を二値化するための閾値としてのディ
ザパターンの例を示す図。

【図６】図１の画像処理装置による処理を説明するため
の濃度プロフィールを示す図。

【図７】図１の画像処理装置によって処理を行った画像
の例を示す図。

【図８】他の実施例の画像処理装置の概略構成を示す
図。

【図９】図８の画像処理装置の処理手順を説明するため
のフロー図。

【図１０】他の実施例の画像処理装置の概略構成を示す
図。

【図１１】図１０画像処理装置による処理を説明するた
めの濃度プロフィールを示す図。

【図１２】他の実施例の画像処理装置の概略構成を示す
図。

【図１３】最大値、最小値算出回路の構成例を示す図。

【図１４】平均値算出回路の構成例を示す図。

【図１５】動的閾値算出回路の構成例を示す図。

【図１６】図１２の画像処理装置による処理例の説明
図。

【図１７】図１２の画像処理装置による処理例の説明
図。

【図１８】他の実施例の画像処理装置の概略構成を示す
図。

【図１９】処理対象画像の典型的な例を単純２値化で処
理した例を示す図。

【図２０】処理対象画像の典型的な例を図１８に示す画
像処理装置で処理した例を示す図。

【図２１】平均値と補正平均値との関係を示す図。

【図２２】濃度プロフィールと閾値との関係を示す図。

【図２３】処理対象画像の典型的な例を示す図。

【図２４】図２３の処理対象画像の濃度プロフィールを
示す図。

【図２５】従来の画像処理装置による処理画像の例を示
す図。

【図２６】従来の画像処理装置による処理画像の例を示
す図。

【図２７】処理対象画像の他の例を示す図。

【図２８】図２７の処理対象画像の濃度プロフィールを
示す図。

【図２９】従来の画像処理装置による処理画像の例を示
す図。

【図３０】エッジ強調を施した処理対象画像の濃度プロ
フィールを示す図。

【図３１】従来の画像処理装置による処理を説明するた
めの濃度プロフィールを示す図。

【図３２】従来の画像処理装置による処理画像の例を示
す図。

【図３３】従来の画像処理装置による処理の例を示す
図。

【図３４】従来の画像処理装置による処理の例を示す
図。

【図３５】本発明の作用を説明するための図。

【符号の説明】

１ラインバッファ２第１の特徴量算出回路３文字／写真判定回路４文字領域の閾値算出回路５写真領域の閾値算出回路６閾値選択回路７遅延回路８比較回路４１第２の特徴量算出回路４２第１の動的閾値算出回路４３第２の動的閾値算出回路４４選択信号発生回路４５選択回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】処理対象画像における注目画素を含む所
定領域内の画像濃度の差に関する画像情報から該注目画
素の特徴情報を特徴量として算出する特徴量算出回路
と、前記処理対象画像における前記注目画素を含む領域であ
って、それぞれ異なる大きさの領域内の前記画像情報か
ら動的閾値を算出する複数の動的閾値算出回路と、前記特徴量算出回路によって算出された特徴量の値に基
づいて、前記動的閾値算出回路によって算出された前記
動的閾値を選択する動的閾値選択回路とを具備し、前記処理対象画像のうち、文字部については、前記動的
閾値選択回路によって選択された前記動的閾値を使用し
て前記画像情報の二値化を実行するよう構成されたこと
を特徴とする画像処理装置。
【請求項２】処理対象画像における注目画素を含む所
定領域内の画像濃度の差に関する画像情報から該注目画
素の特徴情報を特徴量として算出する特徴量算出回路
と、前記処理対象画像における前記注目画素を含む領域であ
って、それぞれ異なる大きさの領域内の前記画像情報か
ら動的閾値を算出する複数の動的閾値算出回路と、前記特徴量算出回路によって算出された特徴量と、予め
設定された複数の設定値とを比較し、これらの大小関係
に基づいて、前記動的閾値算出回路によって算出された
前記動的閾値を選択する動的閾値選択回路とを具備し、前記処理対象画像のうち、文字部については、前記動的
閾値選択回路によって選択された前記動的閾値を使用し
て前記画像情報の二値化を実行するよう構成されたこと
を特徴とする画像処理装置。
【請求項３】処理対象画像における注目画素を含む所
定範囲内の画像情報から、所定の参照領域内の濃度の最
大値および最小値を算出する最大・最小値算出回路と、前記所定の参照領域内の濃度の平均値を算出する平均値
算出回路と、前記算出された所定の参照領域内の濃度の最大値、最小
値および平均値に基づいて、動的閾値を算出する動的閾
値算出回路とを具備することを特徴とする画像処理装
置。
【請求項４】処理対象画像における注目画素を含む所
定領域内の画像濃度の差に関する画像情報から該注目画
素の特徴情報を特徴量として算出する特徴量算出回路
と、この特徴量算出回路により算出された特徴情報を所定の
閾値で弁別し、この弁別結果に基づき前記注目画素を構
成する画像の種別が文字領域か写真領域かを判定する文
字／写真判定回路と、前記文字領域の所定範囲内の画像情報から、所定の参照
領域内の濃度の最大値および最小値を算出する最大・最
小値算出回路と、前記所定の参照領域内の濃度の平均値を算出する平均値
算出回路と、前記算出された所定の参照領域内の濃度の最大値、最小
値および平均値に基づいて、動的閾値を算出する動的閾
値算出回路と、前記写真領域の画像情報を２値化するための２値化閾値
を設定する写真領域閾値設定回路と、前記文字／写真判定回路による判定結果に基づいて、前
記動的閾値または前記２値化閾値のいずれか一方を選択
する閾値選択回路と、この閾値選択回路により選択された閾値を用いて、前記
画像情報の多値化を実行する多値化実行回路とを具備す
ることを特徴とする画像処理回路。
【請求項５】処理対象画像における注目画素を含む所
定範囲内の画像情報から、所定の参照領域内の濃度の最
大値および最小値を算出する最大・最小値算出回路と、前記所定の参照領域内の濃度の平均値を算出する平均値
算出回路と、この平均値算出回路により算出された濃度の平均値を、
制御可能なパラメータを有する補正式に基づき補正平均
値に変換する補正平均値変換テーブルと、前記算出された所定の参照領域内の濃度の最大値、最小
値および補正平均値に基づいて、動的閾値を算出する動
的閾値算出回路とを具備することを特徴とする画像処理
装置。
【請求項６】処理対象画像における注目画素を含む所
定領域内の画像濃度の差に関する画像情報から該注目画
素の特徴情報を特徴量として算出する特徴量算出回路
と、この特徴量算出回路により算出された特徴情報を所定の
閾値で弁別し、この弁別結果に基づき前記注目画素を構
成する画像の種別が文字領域か写真領域かを判定する文
字／写真判定回路と、前記文字領域の所定範囲内の画像情報から、所定の参照
領域内の濃度の最大値および最小値を算出する最大・最
小値算出回路と、前記所定の参照領域内の濃度の平均値を算出する平均値
算出回路と、この平均値算出回路により算出された濃度の平均値を、
制御可能なパラメータを有する補正式に基づき補正平均
値に変換する補正平均値変換テーブルと、前記算出された所定の参照領域内の濃度の最大値、最小
値および補正平均値に基づいて、動的閾値を算出する動
的閾値算出回路と、前記写真領域の画像情報を２値化するための２値化閾値
を設定する写真領域閾値設定回路と、前記文字／写真判定回路による判定結果に基づいて、前
記動的閾値または前記２値化閾値のいずれか一方を選択
する閾値選択回路と、この閾値選択回路により選択された閾値を用いて、前記
画像情報の多値化を実行する多値化実行回路とを具備す
ることを特徴とする画像処理回路。