JPH05344329A - 画像領域識別装置 - Google Patents
画像領域識別装置Info
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- JPH05344329A JPH05344329A JP4151916A JP15191692A JPH05344329A JP H05344329 A JPH05344329 A JP H05344329A JP 4151916 A JP4151916 A JP 4151916A JP 15191692 A JP15191692 A JP 15191692A JP H05344329 A JPH05344329 A JP H05344329A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】文字画像と写真，網点画像とを良好に分離す
る。 【構成】オリジナルの画素データを（Ｓ１）、ｍ＊ｎ画
素のマトリックスに分割し、各マトリックス内の平均濃
度を１画素データとする画像データを作成する（Ｓ
２）。次いで、前記平均濃度を１画素データとする画像
データにおいて、注目画素を中心とするｍｄ＊ｎｄ画素
のマトリックスを設定し、各マトリックス内で濃度差を
求める。そして、前記濃度差に基づいて注目画素がエッ
ジであるか否かを判別し（Ｓ４）、エッジ情報を保存す
る（Ｓ５）。ここで、前記エッジが、同一方向に所定画
素以上連続するときには、文字画像として抽出する（Ｓ
６，Ｓ７，Ｓ８）。
る。 【構成】オリジナルの画素データを（Ｓ１）、ｍ＊ｎ画
素のマトリックスに分割し、各マトリックス内の平均濃
度を１画素データとする画像データを作成する（Ｓ
２）。次いで、前記平均濃度を１画素データとする画像
データにおいて、注目画素を中心とするｍｄ＊ｎｄ画素
のマトリックスを設定し、各マトリックス内で濃度差を
求める。そして、前記濃度差に基づいて注目画素がエッ
ジであるか否かを判別し（Ｓ４）、エッジ情報を保存す
る（Ｓ５）。ここで、前記エッジが、同一方向に所定画
素以上連続するときには、文字画像として抽出する（Ｓ
６，Ｓ７，Ｓ８）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像領域識別装置に関
し、詳しくは、文字などの線画像と共に、写真や網点な
どの多値画像が混在する画像情報から線画像領域を抽出
する装置に関する。
し、詳しくは、文字などの線画像と共に、写真や網点な
どの多値画像が混在する画像情報から線画像領域を抽出
する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、文字などの線画像と共に、写真や
網点などの多値画像が混在する画像情報において、文字
画像領域（線画領域）と写真，網点画像領域（多値画像
領域）とを分離する場合、各画素間の濃度差を求め、急
激な濃度変化が一定方向に連続するか否かに基づいて、
文字画像領域（線画像領域）を抽出することが行われて
いる（特開平２−１６２４７７号公報等参照）。
網点などの多値画像が混在する画像情報において、文字
画像領域（線画領域）と写真，網点画像領域（多値画像
領域）とを分離する場合、各画素間の濃度差を求め、急
激な濃度変化が一定方向に連続するか否かに基づいて、
文字画像領域（線画像領域）を抽出することが行われて
いる（特開平２−１６２４７７号公報等参照）。
【０００３】前記特開平２−１６２４７７号公報に開示
される方法では、図８に示すように注目画素ａ（ｋ，
ｉ）を中心とする３＊３画素のマトリックスを設定し、
前記注目画素ａ（ｋ，ｉ）を中心として対向する２つの
画素間における濃度差の絶対値Ｐ１〜Ｐ４を以下のよう
にして求める。 Ｐ１＝｜ａ（k-1,i-1)−ａ（k+1,i+1)｜＞ｔｈ Ｐ２＝｜ａ（k ,i-1)−ａ（k ,i+1)｜＞ｔｈ Ｐ３＝｜ａ（k+1,i-1)−ａ（k-1,i+1)｜＞ｔｈ Ｐ４＝｜ａ（k-1,i )−ａ（k+1,i )｜＞ｔｈ 次いで、前記濃度差Ｐ１〜Ｐ４それぞれについて閾値ｔ
ｈ（エッジであるか否かを判別するための濃度レベル）
と比較し、閾値ｔｈより大きい濃度差があるときには前
記注目画素ａ（ｋ，ｉ）をエッジとして判断し、エッジ
方向と共にエッジ情報として保存する。
される方法では、図８に示すように注目画素ａ（ｋ，
ｉ）を中心とする３＊３画素のマトリックスを設定し、
前記注目画素ａ（ｋ，ｉ）を中心として対向する２つの
画素間における濃度差の絶対値Ｐ１〜Ｐ４を以下のよう
にして求める。 Ｐ１＝｜ａ（k-1,i-1)−ａ（k+1,i+1)｜＞ｔｈ Ｐ２＝｜ａ（k ,i-1)−ａ（k ,i+1)｜＞ｔｈ Ｐ３＝｜ａ（k+1,i-1)−ａ（k-1,i+1)｜＞ｔｈ Ｐ４＝｜ａ（k-1,i )−ａ（k+1,i )｜＞ｔｈ 次いで、前記濃度差Ｐ１〜Ｐ４それぞれについて閾値ｔ
ｈ（エッジであるか否かを判別するための濃度レベル）
と比較し、閾値ｔｈより大きい濃度差があるときには前
記注目画素ａ（ｋ，ｉ）をエッジとして判断し、エッジ
方向と共にエッジ情報として保存する。
【０００４】そして、注目画素を各画素として上記のよ
うな濃度差の演算をそれぞれに行わせ、前記エッジ情報
により、エッジが同一方向に所定画素以上連続している
か否かを判別し、エッジが連続する場合には、注目画素
を文字画像（線画像）として識別し、文字画像を抽出す
るようにしている。
うな濃度差の演算をそれぞれに行わせ、前記エッジ情報
により、エッジが同一方向に所定画素以上連続している
か否かを判別し、エッジが連続する場合には、注目画素
を文字画像（線画像）として識別し、文字画像を抽出す
るようにしている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
ような方法によると、50線から100 線までのドット間隔
の大きな網点画像を含む場合であって、図９に示すよう
に、網点画像のドットが比較的大きい場合には、図９の
画素〔１〕〜〔５〕ではエッジが連続することになり、
網点画像における大きなドットを文字画像として識別し
てしまうことがあった。
ような方法によると、50線から100 線までのドット間隔
の大きな網点画像を含む場合であって、図９に示すよう
に、網点画像のドットが比較的大きい場合には、図９の
画素〔１〕〜〔５〕ではエッジが連続することになり、
網点画像における大きなドットを文字画像として識別し
てしまうことがあった。
【０００６】また、画像データは膨大なデータ量を有す
るため、上記のようなエッジ判別のための濃度差演算
を、各画素を注目画素として行わせることは、長い処理
時間を必要とし、かつ、処理エラーなどを増大させると
いう欠点があった。本発明は上記問題点に鑑みなされた
ものであり、網点間隔が広く、然もドットの大きな網点
画像が含まれる場合であっても、かかる網点画像を文字
画像として誤認識することがなく、然も、処理時間，処
理エラーを減少させることができる画像領域識別装置を
提供することを目的とする。
るため、上記のようなエッジ判別のための濃度差演算
を、各画素を注目画素として行わせることは、長い処理
時間を必要とし、かつ、処理エラーなどを増大させると
いう欠点があった。本発明は上記問題点に鑑みなされた
ものであり、網点間隔が広く、然もドットの大きな網点
画像が含まれる場合であっても、かかる網点画像を文字
画像として誤認識することがなく、然も、処理時間，処
理エラーを減少させることができる画像領域識別装置を
提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】そのため本発明にかかる
画像領域識別装置は、図１に示すように構成される。図
１において、入力手段は、濃淡を有する画素データを入
力し、平均濃度演算手段は、前記入力された画素データ
を、複数画素データからなる画素データ群に分割し、前
記画素データ群毎の平均濃度を演算する。
画像領域識別装置は、図１に示すように構成される。図
１において、入力手段は、濃淡を有する画素データを入
力し、平均濃度演算手段は、前記入力された画素データ
を、複数画素データからなる画素データ群に分割し、前
記画素データ群毎の平均濃度を演算する。
【０００８】ここで、エッジ判別手段は、平均濃度演算
手段で演算された各平均濃度をそれぞれ１画素データと
する画像情報について、注目画素及び該注目画素近傍の
画素からなる画素群内で画素間に所定以上の濃度差があ
るときに、前記注目画素をエッジとして判別する。そし
て、線画像抽出手段は、エッジ判別手段で判別されたエ
ッジが同一方向に所定画素数以上連続するときに当該注
目画素を線画像として抽出する。
手段で演算された各平均濃度をそれぞれ１画素データと
する画像情報について、注目画素及び該注目画素近傍の
画素からなる画素群内で画素間に所定以上の濃度差があ
るときに、前記注目画素をエッジとして判別する。そし
て、線画像抽出手段は、エッジ判別手段で判別されたエ
ッジが同一方向に所定画素数以上連続するときに当該注
目画素を線画像として抽出する。
【０００９】
【作用】かかる構成の画像領域識別装置によると、入力
した画素データをそのまま用いて濃度差を演算するので
はなく、入力した画素データを複数画素データからなる
画素データ群に分解し、前記画素データ群毎の平均濃度
を演算する。そして、前記演算された平均濃度を１画素
データとする画像情報について、画素群内の濃度差に基
づくエッジ判別を行い、判別されたエッジに基づいて線
画像を抽出するものである。
した画素データをそのまま用いて濃度差を演算するので
はなく、入力した画素データを複数画素データからなる
画素データ群に分解し、前記画素データ群毎の平均濃度
を演算する。そして、前記演算された平均濃度を１画素
データとする画像情報について、画素群内の濃度差に基
づくエッジ判別を行い、判別されたエッジに基づいて線
画像を抽出するものである。
【００１０】
【実施例】以下に本発明の実施例を説明する。図２は、
本発明にかかる画像領域識別装置が適用されたディジタ
ル型複写機の構成を示すブロック図である。ここで、原
稿１は、文字などの線画像と共に、写真や網点などの多
値画像が混在する原稿であり、この原稿１の画像情報
は、スキャナ部２によって光学走査されてＣＣＤ等の光
電変換素子によって濃度に応じた電気画像信号に変換さ
れる。ＣＣＤ等の光電変換素子から出力される電気画像
信号（アナログ信号）は、Ａ／Ｄ変換されて画素毎の濃
度（濃淡）を示す画素データとされる。
本発明にかかる画像領域識別装置が適用されたディジタ
ル型複写機の構成を示すブロック図である。ここで、原
稿１は、文字などの線画像と共に、写真や網点などの多
値画像が混在する原稿であり、この原稿１の画像情報
は、スキャナ部２によって光学走査されてＣＣＤ等の光
電変換素子によって濃度に応じた電気画像信号に変換さ
れる。ＣＣＤ等の光電変換素子から出力される電気画像
信号（アナログ信号）は、Ａ／Ｄ変換されて画素毎の濃
度（濃淡）を示す画素データとされる。
【００１１】そして、前記スキャナ部２で得られた画素
データは、画像領域識別部３に出力され、ここで、文字
画像領域が抽出され、文字画像領域と非文字画像領域
（写真，網点画像領域）の分離結果を画像処理部４に出
力する。画像処理部４では、文字画像領域と非文字画像
領域（写真，網点画像領域）との分離結果に基づき、文
字画像領域と写真，網点画像領域とでそれぞれに適合す
る画像処理を施してプリンタ部５に出力する。
データは、画像領域識別部３に出力され、ここで、文字
画像領域が抽出され、文字画像領域と非文字画像領域
（写真，網点画像領域）の分離結果を画像処理部４に出
力する。画像処理部４では、文字画像領域と非文字画像
領域（写真，網点画像領域）との分離結果に基づき、文
字画像領域と写真，網点画像領域とでそれぞれに適合す
る画像処理を施してプリンタ部５に出力する。
【００１２】画像処理部４では、文字画像領域と非文字
画像領域（写真，網点画像領域）との分離結果に基づ
き、文字画像領域と写真，網点画像領域とでそれぞれに
適合する画像処理を施してプリンタ部５に出力する。プ
リンタ部５は、例えば、入力した画像信号に基づいて半
導体レーザなどの書き込み装置を制御し、前記書き込み
装置によって感光体上に静電潜像を形成し、前記静電潜
像を現像して記録紙上に転写するレーザプリンタであ
る。
画像領域（写真，網点画像領域）との分離結果に基づ
き、文字画像領域と写真，網点画像領域とでそれぞれに
適合する画像処理を施してプリンタ部５に出力する。プ
リンタ部５は、例えば、入力した画像信号に基づいて半
導体レーザなどの書き込み装置を制御し、前記書き込み
装置によって感光体上に静電潜像を形成し、前記静電潜
像を現像して記録紙上に転写するレーザプリンタであ
る。
【００１３】次に、前記画像領域識別部３における画像
領域識別の様子を、図３のフローチャートに従って説明
する。まず、画素毎の濃度データからなるオリジナルの
画像データをメモリに読み込む（Ｓ１）。このＳ１の部
分が入力手段に相当する。そして、このメモリに取り込
まれたオリジナル画像データを、ｍ＊ｎ画素のマトリッ
クス（画素データ群）に分割し、それぞれのマトリック
ス毎に平均濃度を演算することにより、前記平均濃度を
１画素データとする画像データを作成する（Ｓ２）。こ
のＳ２の部分が平均濃度演算手段に相当する。
領域識別の様子を、図３のフローチャートに従って説明
する。まず、画素毎の濃度データからなるオリジナルの
画像データをメモリに読み込む（Ｓ１）。このＳ１の部
分が入力手段に相当する。そして、このメモリに取り込
まれたオリジナル画像データを、ｍ＊ｎ画素のマトリッ
クス（画素データ群）に分割し、それぞれのマトリック
ス毎に平均濃度を演算することにより、前記平均濃度を
１画素データとする画像データを作成する（Ｓ２）。こ
のＳ２の部分が平均濃度演算手段に相当する。
【００１４】平均濃度による画像データをオリジナル画
像データとは別に設定すると、かかる平均濃度による画
像データについて、注目画素を中心とするｍｄ＊ｎｄ画
素のマトリックス（注目画素及び該注目画素近傍の画素
からなる画素群）を設定する（Ｓ３）。次いで、設定し
たマトリックス内で画素間の濃度差を演算し、所定値以
上の濃度差がマトリックス内に存在するか否かに基づい
て注目画素がエッジであるか否かを判別し（Ｓ４）、エ
ッジと見做された注目画素と共に、エッジ方向のデータ
を保存する（Ｓ５）。このＳ３〜Ｓ５の部分がエッジ判
別手段に相当する。
像データとは別に設定すると、かかる平均濃度による画
像データについて、注目画素を中心とするｍｄ＊ｎｄ画
素のマトリックス（注目画素及び該注目画素近傍の画素
からなる画素群）を設定する（Ｓ３）。次いで、設定し
たマトリックス内で画素間の濃度差を演算し、所定値以
上の濃度差がマトリックス内に存在するか否かに基づい
て注目画素がエッジであるか否かを判別し（Ｓ４）、エ
ッジと見做された注目画素と共に、エッジ方向のデータ
を保存する（Ｓ５）。このＳ３〜Ｓ５の部分がエッジ判
別手段に相当する。
【００１５】平均濃度を１画素データとする画像データ
の各画素を注目画素とするエッジ検出が終了すると、保
存されたエッジ情報（エッジ相当の画素及びそのエッジ
方向）に基づいて、エッジの連続性を検出する（Ｓ
６）。ここで、同一方向に所定画素数以上エッジが連続
しているときには、前記エッジが線画像（文字部分）の
エッジに相当するものとして、線画像を抽出する（Ｓ
７）。
の各画素を注目画素とするエッジ検出が終了すると、保
存されたエッジ情報（エッジ相当の画素及びそのエッジ
方向）に基づいて、エッジの連続性を検出する（Ｓ
６）。ここで、同一方向に所定画素数以上エッジが連続
しているときには、前記エッジが線画像（文字部分）の
エッジに相当するものとして、線画像を抽出する（Ｓ
７）。
【００１６】逆に、エッジの連続性がない場合には、非
線画像（写真，網点画像）として判別し、非線画像領域
として抽出する（Ｓ８）。上記Ｓ６〜Ｓ８の部分が線画
像抽出手段に相当する。次いで、具体的な画像を例とし
て、前述のような線画像領域の抽出の様子を説明する。
線画像（写真，網点画像）として判別し、非線画像領域
として抽出する（Ｓ８）。上記Ｓ６〜Ｓ８の部分が線画
像抽出手段に相当する。次いで、具体的な画像を例とし
て、前述のような線画像領域の抽出の様子を説明する。
【００１７】図４は複数の画素データ（ａ１〜ａｎ，ｂ
１〜ｂｎ）からなるオリジナル画像データを示すもので
あり、網点間隔が広く、かつ、ドットの比較的大きな網
点画像を示しており、図６は、同じ画像内における線画
像（文字画像）を示している。一方、図５及び図７は、
前記網点画像及び線画像の部分について、２＊２画素
（ｍ＝ｎ＝２）のマトリックスに分割し、該マトリック
ス内の４画素データの平均濃度を１画素データとする画
像データ（Ａ１〜Ａｎ〜Ｂ１〜Ｂｎ）を示す。
１〜ｂｎ）からなるオリジナル画像データを示すもので
あり、網点間隔が広く、かつ、ドットの比較的大きな網
点画像を示しており、図６は、同じ画像内における線画
像（文字画像）を示している。一方、図５及び図７は、
前記網点画像及び線画像の部分について、２＊２画素
（ｍ＝ｎ＝２）のマトリックスに分割し、該マトリック
ス内の４画素データの平均濃度を１画素データとする画
像データ（Ａ１〜Ａｎ〜Ｂ１〜Ｂｎ）を示す。
【００１８】ここで、前記２＊２画素マトリックス内の
平均濃度に基づく画像データ（Ａ１〜Ａｎ〜Ｂ１〜Ｂ
ｎ）について、注目画素を中心とする３＊３画素（ｍｄ
＝ｎｄ＝３）のマトリックス（注目画素及び該注目画素
近傍の画素からなる画素群）を設定し、注目画素をａ
（ｋ，ｉ）としたときに、各マトリックス内（画素群
内）で下式に示すように画素間の濃度差の絶対値Ｐ１〜
Ｐ４を演算する（図８参照）。
平均濃度に基づく画像データ（Ａ１〜Ａｎ〜Ｂ１〜Ｂ
ｎ）について、注目画素を中心とする３＊３画素（ｍｄ
＝ｎｄ＝３）のマトリックス（注目画素及び該注目画素
近傍の画素からなる画素群）を設定し、注目画素をａ
（ｋ，ｉ）としたときに、各マトリックス内（画素群
内）で下式に示すように画素間の濃度差の絶対値Ｐ１〜
Ｐ４を演算する（図８参照）。
【００１９】 Ｐ１＝｜ａ（k-1,i-1)−ａ（k+1,i+1)｜ Ｐ２＝｜ａ（k ,i-1)−ａ（k ,i+1)｜ Ｐ３＝｜ａ（k+1,i-1)−ａ（k-1,i+1)｜ Ｐ４＝｜ａ（k-1,i )−ａ（k+1,i )｜ 前記濃度差Ｐ１〜Ｐ４のうち閾値ｔｈを越える濃度差が
あるとき、即ち、マトリックス内で一定以上の濃度差が
存在する場合には、中心の注目画素がエッジに相当する
と見做し、かつ、閾値ｔｈを越えた濃度差Ｐ１〜Ｐ４が
いずれであるかによってエッジ方向（縦，横，右斜め，
左斜め）を検出する。
あるとき、即ち、マトリックス内で一定以上の濃度差が
存在する場合には、中心の注目画素がエッジに相当する
と見做し、かつ、閾値ｔｈを越えた濃度差Ｐ１〜Ｐ４が
いずれであるかによってエッジ方向（縦，横，右斜め，
左斜め）を検出する。
【００２０】そして、例えば同一エッジ方向のエッジが
５画素以上連続している場合を、文字画像として判別す
る。線画領域（文字画像）部分を前述のように３＊３画
素のマトリックス内の濃度差に基づいて判別する場合に
は、図６及び図７に示すように、オリジナル画像データ
（ａ１〜ａｎ，ｂ１〜ｂｎ）についてエッジ検出を行っ
た場合であっても、また、２＊２画素マトリックス内の
平均濃度として作成した画像データ（Ａ１〜Ａｎ〜Ｂ１
〜Ｂｎ）についてエッジ検出を行った場合であっても、
エッジが横方向に５画素以上連続し、文字画像として抽
出される。
５画素以上連続している場合を、文字画像として判別す
る。線画領域（文字画像）部分を前述のように３＊３画
素のマトリックス内の濃度差に基づいて判別する場合に
は、図６及び図７に示すように、オリジナル画像データ
（ａ１〜ａｎ，ｂ１〜ｂｎ）についてエッジ検出を行っ
た場合であっても、また、２＊２画素マトリックス内の
平均濃度として作成した画像データ（Ａ１〜Ａｎ〜Ｂ１
〜Ｂｎ）についてエッジ検出を行った場合であっても、
エッジが横方向に５画素以上連続し、文字画像として抽
出される。
【００２１】一方、図４及び図５に示すように、網点画
像のドット部分でエッジ検出を行った場合、図４に示す
ようにオリジナル画像データ上でエッジ検出を行うと、
エッジ画素が５画素以上連続して、文字画像として誤識
別されてしまう。しかしながら、オリジナル画像データ
の平均濃度データからなる画像データ上では、図５に示
すように、濃度差を求める画素単位が網点画像のドット
に対して大きくなるために、エッジ検出が同一方向に３
画素以上連続することがなくなり、網点画像のドットを
文字画像として誤判別することがない。
像のドット部分でエッジ検出を行った場合、図４に示す
ようにオリジナル画像データ上でエッジ検出を行うと、
エッジ画素が５画素以上連続して、文字画像として誤識
別されてしまう。しかしながら、オリジナル画像データ
の平均濃度データからなる画像データ上では、図５に示
すように、濃度差を求める画素単位が網点画像のドット
に対して大きくなるために、エッジ検出が同一方向に３
画素以上連続することがなくなり、網点画像のドットを
文字画像として誤判別することがない。
【００２２】このように、網点画像のドットの大きさに
対して、平均濃度を求めるマトリックスの大きさを適宜
設定すれば、網点画像のドット部分が文字画像（線画
像）として誤判別されることを回避できる。このため、
文字などの線画像と共に、写真や網点などの多値画像が
混在する画像情報において、線画像領域を高精度に分離
でき、以て、各画像領域毎に適切な画像処理を施すこと
ができ、本実施例のように複写機に適用する場合には、
印刷の仕上がり状態を良好にできる。
対して、平均濃度を求めるマトリックスの大きさを適宜
設定すれば、網点画像のドット部分が文字画像（線画
像）として誤判別されることを回避できる。このため、
文字などの線画像と共に、写真や網点などの多値画像が
混在する画像情報において、線画像領域を高精度に分離
でき、以て、各画像領域毎に適切な画像処理を施すこと
ができ、本実施例のように複写機に適用する場合には、
印刷の仕上がり状態を良好にできる。
【００２３】また、本実施例のように、オリジナル画像
データをｍ＊ｎ画素マトリックスに分割して、各マトリ
ックス内での平均濃度を１画素データとする画像データ
を作成し、この平均濃度による画像データについてエッ
ジ検出を行わせる構成であれば、エッジ検出のために取
り扱うデータ量を大幅（１／ｍ＊ｎ）に少なくでき、エ
ッジ検出の処理時間が短縮され、かつ、エッジ検出に伴
う処理エラーの発生も抑制できる。
データをｍ＊ｎ画素マトリックスに分割して、各マトリ
ックス内での平均濃度を１画素データとする画像データ
を作成し、この平均濃度による画像データについてエッ
ジ検出を行わせる構成であれば、エッジ検出のために取
り扱うデータ量を大幅（１／ｍ＊ｎ）に少なくでき、エ
ッジ検出の処理時間が短縮され、かつ、エッジ検出に伴
う処理エラーの発生も抑制できる。
【００２４】尚、本実施例では、ディジタル型複写機に
本発明にかかる画像領域識別装置を適用した場合につい
て説明したが、複写機に限定されるものではないことは
明らかである。
本発明にかかる画像領域識別装置を適用した場合につい
て説明したが、複写機に限定されるものではないことは
明らかである。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明にかかる画
像領域識別装置によると、注目画素を含む画素群内の濃
度差に基づいてエッジを検出して、線画像（文字画像）
を抽出するときに、画像として網点間隔が大きく然もド
ットの大きな網点画像が含まれていても、前記ドットを
線画像として誤判別することを回避することができると
共に、エッジ検出のために扱うデータ量が少なくなるの
で、処理時間を短縮でき、かつ、処理エラーの発生も抑
制できるという効果がある。
像領域識別装置によると、注目画素を含む画素群内の濃
度差に基づいてエッジを検出して、線画像（文字画像）
を抽出するときに、画像として網点間隔が大きく然もド
ットの大きな網点画像が含まれていても、前記ドットを
線画像として誤判別することを回避することができると
共に、エッジ検出のために扱うデータ量が少なくなるの
で、処理時間を短縮でき、かつ、処理エラーの発生も抑
制できるという効果がある。
【図１】本発明の構成を示すブロック図。
【図２】実施例の複写機の構成を示すブロック図。
【図３】実施例の文字領域の抽出制御を示すフローチャ
ート。
ート。
【図４】オリジナル画像データ上の網点画像を示す図。
【図５】平均濃度画像データ上の網点画像を示す図。
【図６】オリジナル画像データ上の文字画像を示す図。
【図７】平均濃度画像データ上の文字画像を示す図。
【図８】濃度差を演算するマトリックス内の画素を示す
図。
図。
【図９】従来のエッジ検出の問題点を説明するための
図。
図。
１ 原稿 ２ スキャナ部 ３ 画像領域識別部 ４ 画像処理部 ５ プリンタ部
Claims (1)
- 【請求項１】濃淡を有する画素データを入力する入力手
段と、 該入力手段で入力された画素データを、複数画素データ
からなる画素データ群に分割し、前記画素データ群毎の
平均濃度を演算する平均濃度演算手段と、 該平均濃度演算手段で演算された各平均濃度をそれぞれ
１画素データとする画像情報について、注目画素及び該
注目画素近傍の画素からなる画素群内で画素間に所定以
上の濃度差があるときに、前記注目画素をエッジとして
判別するエッジ判別手段と、 該エッジ判別手段で判別されたエッジが同一方向に所定
画素数以上連続するときに当該注目画素を線画像として
抽出する線画像抽出手段と、 を含んで構成された画像領域識別装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4151916A JPH05344329A (ja) | 1992-06-11 | 1992-06-11 | 画像領域識別装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4151916A JPH05344329A (ja) | 1992-06-11 | 1992-06-11 | 画像領域識別装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05344329A true JPH05344329A (ja) | 1993-12-24 |
Family
ID=15529004
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4151916A Pending JPH05344329A (ja) | 1992-06-11 | 1992-06-11 | 画像領域識別装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05344329A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7447451B2 (en) | 2005-05-09 | 2008-11-04 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image printing apparatus with fixing device |
| US7826098B2 (en) | 2000-12-25 | 2010-11-02 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus |
-
1992
- 1992-06-11 JP JP4151916A patent/JPH05344329A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7826098B2 (en) | 2000-12-25 | 2010-11-02 | Minolta Co., Ltd. | Image processing apparatus |
| US7447451B2 (en) | 2005-05-09 | 2008-11-04 | Konica Minolta Business Technologies, Inc. | Image printing apparatus with fixing device |
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