JPH0548891A - 画像領域分離装置 - Google Patents
画像領域分離装置Info
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- JPH0548891A JPH0548891A JP3232229A JP23222991A JPH0548891A JP H0548891 A JPH0548891 A JP H0548891A JP 3232229 A JP3232229 A JP 3232229A JP 23222991 A JP23222991 A JP 23222991A JP H0548891 A JPH0548891 A JP H0548891A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 画像領域の識別のための特徴量抽出および識
別関数が簡単で、煩雑な操作を必要とせずに、低コスト
且つ高速に画像領域を識別し分離できる画像領域分離装
置を提供する。 【構成】 網点識別特徴量および文字識別特徴量を抽出
する網点および文字特徴量抽出回路４ａと、写真識別特
徴量および文字識別特徴量を抽出する写真および文字特
徴量抽出回路４ｂと、網点および文字特徴量抽出回路４
ａによって抽出された特徴量に第１識別関数（網点およ
び文字識別アルゴリズム）を適用して網点領域と文字領
域とを識別し分離する網点および文字識別処理回路５ａ
と、写真および文字特徴量抽出回路４ｂによって抽出さ
れた特徴量に第２識別関数（写真および文字識別アルゴ
リズム）を適用して写真領域と文字領域とを識別し分離
する写真および文字識別処理回路５ｂと、網点および文
字特徴量抽出回路４ａおよび写真および文字特徴量抽出
回路４ｂのいずれかを選択するスイッチＳＷ１とを備え
る。
別関数が簡単で、煩雑な操作を必要とせずに、低コスト
且つ高速に画像領域を識別し分離できる画像領域分離装
置を提供する。 【構成】 網点識別特徴量および文字識別特徴量を抽出
する網点および文字特徴量抽出回路４ａと、写真識別特
徴量および文字識別特徴量を抽出する写真および文字特
徴量抽出回路４ｂと、網点および文字特徴量抽出回路４
ａによって抽出された特徴量に第１識別関数（網点およ
び文字識別アルゴリズム）を適用して網点領域と文字領
域とを識別し分離する網点および文字識別処理回路５ａ
と、写真および文字特徴量抽出回路４ｂによって抽出さ
れた特徴量に第２識別関数（写真および文字識別アルゴ
リズム）を適用して写真領域と文字領域とを識別し分離
する写真および文字識別処理回路５ｂと、網点および文
字特徴量抽出回路４ａおよび写真および文字特徴量抽出
回路４ｂのいずれかを選択するスイッチＳＷ１とを備え
る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、電子ファイル、ディジ
タル型複写機、ファクシミリおよびスキャナ等における
画像処理装置に係わり、特に同一画像内における二値画
像領域（文字領域）と中間調領域（網点領域または写真
領域）とを識別し分離する画像領域分離装置に関する。
タル型複写機、ファクシミリおよびスキャナ等における
画像処理装置に係わり、特に同一画像内における二値画
像領域（文字領域）と中間調領域（網点領域または写真
領域）とを識別し分離する画像領域分離装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】イメージセンサにより読み取られた網点
写真の画像をＣＲＴやプリンタに出力する際、高い品質
の再生画像を得るには、画像種類に応じて二値化処理方
式を切り替える必要がある。例えば、文字や線画に対し
ては、単一閾値での精細度の高い二値化を、写真原稿に
対してはディザ法による二値化を、網点原稿に対して
は、モアレ雑音を抑制するために、一旦平滑化した後に
ディザ法による二値化を行う必要がある。
写真の画像をＣＲＴやプリンタに出力する際、高い品質
の再生画像を得るには、画像種類に応じて二値化処理方
式を切り替える必要がある。例えば、文字や線画に対し
ては、単一閾値での精細度の高い二値化を、写真原稿に
対してはディザ法による二値化を、網点原稿に対して
は、モアレ雑音を抑制するために、一旦平滑化した後に
ディザ法による二値化を行う必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】文字領域、網点領域よ
び写真領域が混在した画像に対して二値化処理方式の切
り替えを手動で実現するには、タブレットおよびペンの
組み合わせやマウス等の位置指定手段を使用して上記３
つの領域の位置指定を行わなければならず、操作が非常
に煩雑となる。
び写真領域が混在した画像に対して二値化処理方式の切
り替えを手動で実現するには、タブレットおよびペンの
組み合わせやマウス等の位置指定手段を使用して上記３
つの領域の位置指定を行わなければならず、操作が非常
に煩雑となる。
【０００４】自動で行うには、文字領域、網点領域よび
写真領域を自動的に識別し、リアルタイムで二値化方式
を切り替えなければならないため、識別するための特徴
量および識別関数が複雑なものとなるので、上記３領域
すべての識別を低コストで実現するのは困難であった。
写真領域を自動的に識別し、リアルタイムで二値化方式
を切り替えなければならないため、識別するための特徴
量および識別関数が複雑なものとなるので、上記３領域
すべての識別を低コストで実現するのは困難であった。
【０００５】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、画像領域の識別のための特徴量抽出および
識別関数が簡単で、煩雑な操作を必要とせずに、低コス
ト且つ高速に画像領域を識別し分離できる画像領域分離
装置を提供することを目的とする。
ものであり、画像領域の識別のための特徴量抽出および
識別関数が簡単で、煩雑な操作を必要とせずに、低コス
ト且つ高速に画像領域を識別し分離できる画像領域分離
装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明の画像領域分離置
は、「網点は、本来、書籍、雑誌および新聞のような印
刷物に中間調情報を記録するための一種の疑似中間調処
理であり、写真と網点が同一原稿上には存在しない」と
いう認識に基ずいて構成されており、網点識別特徴量お
よび文字識別特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、
写真識別特徴量および文字識別特徴量を抽出する第２特
徴量抽出手段と、第１特徴量抽出手段によって抽出され
た特徴量に第１識別関数を適用して網点領域と文字領域
とを識別し分離する第１識別処理手段と、第２特徴量抽
出手段によって抽出された特徴量に第２識別関数を適用
して写真領域と文字領域とを識別し分離する第２識別処
理手段と、第１特徴量抽出手段および第２特徴量抽出手
段のいずれかを選択する選択手段とを備えることを特徴
とする。
は、「網点は、本来、書籍、雑誌および新聞のような印
刷物に中間調情報を記録するための一種の疑似中間調処
理であり、写真と網点が同一原稿上には存在しない」と
いう認識に基ずいて構成されており、網点識別特徴量お
よび文字識別特徴量を抽出する第１特徴量抽出手段と、
写真識別特徴量および文字識別特徴量を抽出する第２特
徴量抽出手段と、第１特徴量抽出手段によって抽出され
た特徴量に第１識別関数を適用して網点領域と文字領域
とを識別し分離する第１識別処理手段と、第２特徴量抽
出手段によって抽出された特徴量に第２識別関数を適用
して写真領域と文字領域とを識別し分離する第２識別処
理手段と、第１特徴量抽出手段および第２特徴量抽出手
段のいずれかを選択する選択手段とを備えることを特徴
とする。
【０００７】
【作用】上記構成の本発明の画像領域分離装置において
は、例えば、操作者が画像領域を分離すべき原稿の種類
に応じて、選択手段によって第１特徴量抽出手段および
第２特徴量抽出手段のいずれかを選択する。第１特徴量
抽出手段が選択されると、網点識別特徴量および文字識
別特徴量が抽出され、第１識別処理手段が、抽出された
特徴量に第１識別関数を適用して網点領域と文字領域と
を識別し分離する。第２特徴量抽出手段が選択される
と、写真識別特徴量および文字識別特徴量が抽出され、
第２識別処理手段が、抽出された特徴量に第２識別関数
を適用して網点領域と文字領域とを識別し分離する。従
って、動作は、２つの領域の識別および分離に限定され
るので、特徴量抽出および識別関数を簡略化できるか
ら、低コスト且つ高速に画像領域を分離できる。また、
煩雑な操作も不要である。
は、例えば、操作者が画像領域を分離すべき原稿の種類
に応じて、選択手段によって第１特徴量抽出手段および
第２特徴量抽出手段のいずれかを選択する。第１特徴量
抽出手段が選択されると、網点識別特徴量および文字識
別特徴量が抽出され、第１識別処理手段が、抽出された
特徴量に第１識別関数を適用して網点領域と文字領域と
を識別し分離する。第２特徴量抽出手段が選択される
と、写真識別特徴量および文字識別特徴量が抽出され、
第２識別処理手段が、抽出された特徴量に第２識別関数
を適用して網点領域と文字領域とを識別し分離する。従
って、動作は、２つの領域の識別および分離に限定され
るので、特徴量抽出および識別関数を簡略化できるか
ら、低コスト且つ高速に画像領域を分離できる。また、
煩雑な操作も不要である。
【０００８】
【実施例】図１は、本発明の画像領域分離装置の一実施
例の構成を示す。イメージセンサ１から入力された画像
信号は、Ａ／Ｄコンバータ２によって多階調ディジタル
信号に変換され、スイッチＳＷ１の入力端子に供給され
る。スイッチＳＷ１は、操作者が原稿の種類に応じて
「網点および文字」混在モードを選択したときには、入
力端子と出力端子Ｍとを接続状態にして、ディジタル画
像信号を網点および文字特徴量抽出回路４ａに供給す
る。網点および文字特徴量抽出回路４ａは、網点識別特
徴量および文字識別特徴量を抽出する。また、スイッチ
ＳＷ１は、操作者が原稿の種類に応じて「写真および文
字」混在モードを選択したときには、入力端子と出力端
子Ｎとを接続状態にして、ディジタル画像信号を写真お
よび文字特徴量抽出回路４ｂに供給する。写真および文
字特徴量抽出回路４ａは、写真識別特徴量および文字識
別特徴量を抽出する。
例の構成を示す。イメージセンサ１から入力された画像
信号は、Ａ／Ｄコンバータ２によって多階調ディジタル
信号に変換され、スイッチＳＷ１の入力端子に供給され
る。スイッチＳＷ１は、操作者が原稿の種類に応じて
「網点および文字」混在モードを選択したときには、入
力端子と出力端子Ｍとを接続状態にして、ディジタル画
像信号を網点および文字特徴量抽出回路４ａに供給す
る。網点および文字特徴量抽出回路４ａは、網点識別特
徴量および文字識別特徴量を抽出する。また、スイッチ
ＳＷ１は、操作者が原稿の種類に応じて「写真および文
字」混在モードを選択したときには、入力端子と出力端
子Ｎとを接続状態にして、ディジタル画像信号を写真お
よび文字特徴量抽出回路４ｂに供給する。写真および文
字特徴量抽出回路４ａは、写真識別特徴量および文字識
別特徴量を抽出する。
【０００９】網点識別特徴量、写真識別特徴量および文
字識別特徴量の一例をあげると、次の通りである。 １．網点識別特徴量 Ａ．パルス数 網点による濃度波形の極大点の、所定画素範囲内の数。 Ｂ．周期の分散 網点濃度波形の極大点間距離、または極小点間距離の分
散値。 ２．写真識別特徴量 Ｃ．隣接画素間濃度差絶対値総和 隣接画素濃度との濃度差の絶対値の所定画素範囲内の総
和。 Ｄ．部分領域中間調ヒストグラム比 所定画素範囲内における画素濃度ヒストグラムで、中間
調濃度範囲画素の割合。 ３．文字識別特徴量 Ｅ．最小濃度 所定画素範囲内での最小濃度。 Ｆ．最大濃度差 所定画素と最小濃度の差。
字識別特徴量の一例をあげると、次の通りである。 １．網点識別特徴量 Ａ．パルス数 網点による濃度波形の極大点の、所定画素範囲内の数。 Ｂ．周期の分散 網点濃度波形の極大点間距離、または極小点間距離の分
散値。 ２．写真識別特徴量 Ｃ．隣接画素間濃度差絶対値総和 隣接画素濃度との濃度差の絶対値の所定画素範囲内の総
和。 Ｄ．部分領域中間調ヒストグラム比 所定画素範囲内における画素濃度ヒストグラムで、中間
調濃度範囲画素の割合。 ３．文字識別特徴量 Ｅ．最小濃度 所定画素範囲内での最小濃度。 Ｆ．最大濃度差 所定画素と最小濃度の差。
【００１０】図２は、識別対象領域が３つの場合（図２
（ａ））と２つの場合（図２（ｂ））における線形識別
での境界線の違いの例を示す。識別対象領域が３つの場
合には、識別境界線は一般に３種必要となる。識別対象
領域が２つの場合には、識別境界線は１種で済み、「網
点および文字」混在モードならびに「写真および文字」
混在モードを考慮しても２種で済むことになる。
（ａ））と２つの場合（図２（ｂ））における線形識別
での境界線の違いの例を示す。識別対象領域が３つの場
合には、識別境界線は一般に３種必要となる。識別対象
領域が２つの場合には、識別境界線は１種で済み、「網
点および文字」混在モードならびに「写真および文字」
混在モードを考慮しても２種で済むことになる。
【００１１】図３は、識別対象領域が３つの場合と２つ
の場合における、抽出特徴量の違いを示す。識別対象領
域が３つの場合には、（前述のように、網点と写真の混
在は一般に有り得ないにもかかわらず）Ａ、Ｂ、Ｃ、
Ｄ、ＥおよびＦという６つの特徴量を抽出しなければな
らない。識別対象領域が２つの場合、例えば、「網点お
よび文字」混在モードでは、Ａ、Ｂ、ＥおよびＦという
４つの特徴量を抽出すればよく、「写真および文字」混
在モードでは、Ｃ、Ｄ、ＥおよびＦという４つの特徴量
を抽出すればよい。従って、特徴量抽出を簡略化でき
る。
の場合における、抽出特徴量の違いを示す。識別対象領
域が３つの場合には、（前述のように、網点と写真の混
在は一般に有り得ないにもかかわらず）Ａ、Ｂ、Ｃ、
Ｄ、ＥおよびＦという６つの特徴量を抽出しなければな
らない。識別対象領域が２つの場合、例えば、「網点お
よび文字」混在モードでは、Ａ、Ｂ、ＥおよびＦという
４つの特徴量を抽出すればよく、「写真および文字」混
在モードでは、Ｃ、Ｄ、ＥおよびＦという４つの特徴量
を抽出すればよい。従って、特徴量抽出を簡略化でき
る。
【００１２】網点および文字識別処理回路５ａは、網点
および文字特徴量抽出回路４ａによって抽出された特徴
量に対して図４の識別アルゴリズム（第１識別関数）を
適用して網点領域と文字領域とを識別し分離する。網点
および文字識別処理回路５ａは、網点領域を識別したと
きには、スイッチＳＷ２を端子Ｒに接続して、網点領域
の画像データを平滑化回路６に供給して平滑化処理を施
した後、デイザ回路８に供給してディザ処理を施す。ま
た、網点および文字識別処理回路５ａは、文字領域を識
別したときには、スイッチＳＷ２を端子Ｓに接続して、
文字領域の画像データを２値化処理回路７に供給して２
値化処理を施す。
および文字特徴量抽出回路４ａによって抽出された特徴
量に対して図４の識別アルゴリズム（第１識別関数）を
適用して網点領域と文字領域とを識別し分離する。網点
および文字識別処理回路５ａは、網点領域を識別したと
きには、スイッチＳＷ２を端子Ｒに接続して、網点領域
の画像データを平滑化回路６に供給して平滑化処理を施
した後、デイザ回路８に供給してディザ処理を施す。ま
た、網点および文字識別処理回路５ａは、文字領域を識
別したときには、スイッチＳＷ２を端子Ｓに接続して、
文字領域の画像データを２値化処理回路７に供給して２
値化処理を施す。
【００１３】写真および文字識別処理回路５ｂは、写真
および文字特徴量抽出回路４ｂによって抽出された特徴
量に対して図５の識別アルゴリズム（第２識別関数）を
適用して写真領域と文字領域とを識別し分離する。写真
および文字識別処理回路５ｂは、写真領域を識別したと
きには、スイッチＳＷ３を端子Ｔに接続して、写真領域
の画像データをデイザ回路８に供給してディザ処理を施
す。また、写真および文字識別処理回路５ｂは、文字領
域を識別したときには、スイッチＳＷ３を端子Ｓに接続
して、文字領域の画像データを２値化処理回路７に供給
して２値化処理を施す。
および文字特徴量抽出回路４ｂによって抽出された特徴
量に対して図５の識別アルゴリズム（第２識別関数）を
適用して写真領域と文字領域とを識別し分離する。写真
および文字識別処理回路５ｂは、写真領域を識別したと
きには、スイッチＳＷ３を端子Ｔに接続して、写真領域
の画像データをデイザ回路８に供給してディザ処理を施
す。また、写真および文字識別処理回路５ｂは、文字領
域を識別したときには、スイッチＳＷ３を端子Ｓに接続
して、文字領域の画像データを２値化処理回路７に供給
して２値化処理を施す。
【００１４】次に、図４を参照して網点および文字識別
処理回路５ａの動作を説明する。回路５ａは、まず、ス
テップＳ１において、最大濃度差が閾値ＴＨ１より大き
いことを検出すると、処理対象画像領域を文字領域と判
断する。最大濃度差が閾値ＴＨ１以下であるときには、
回路５ａは、ステップＳ２において、最大濃度差が閾値
ＴＨ２以下であることを検出すると、処理対象画像領域
を背景領域と判断する。最大濃度差が閾値ＴＨ２より大
きいときには、回路５ａは、最小濃度が閾値ＴＨ３以下
であり（ステップＳ３）、パルス数が閾値ＴＨ５より大
きい（ステップＳ５）ことを検出すると、処理対象画像
領域を網点領域と判断する。回路５ａは、ステップＳ３
において、最小濃度が閾値ＴＨ３より大きいことを検出
すると、最大濃度差が閾値ＴＨ４より大きいときには、
処理対象画像領域を文字領域と判断する。最大濃度差が
閾値ＴＨ４以下のときには、回路５ａは、パルス数が閾
値ＴＨ５以下であり（ステップＳ５）、周期の分散が閾
値ＴＨ６より大きい（ステップＳ６）ことを検出する
と、処理対象画像領域を文字領域と判断する。回路５ａ
は、ステップＳ６において、周期の分散が閾値ＴＨ６以
下であることを検出すると、処理対象画像領域を網点領
域と判断する。
処理回路５ａの動作を説明する。回路５ａは、まず、ス
テップＳ１において、最大濃度差が閾値ＴＨ１より大き
いことを検出すると、処理対象画像領域を文字領域と判
断する。最大濃度差が閾値ＴＨ１以下であるときには、
回路５ａは、ステップＳ２において、最大濃度差が閾値
ＴＨ２以下であることを検出すると、処理対象画像領域
を背景領域と判断する。最大濃度差が閾値ＴＨ２より大
きいときには、回路５ａは、最小濃度が閾値ＴＨ３以下
であり（ステップＳ３）、パルス数が閾値ＴＨ５より大
きい（ステップＳ５）ことを検出すると、処理対象画像
領域を網点領域と判断する。回路５ａは、ステップＳ３
において、最小濃度が閾値ＴＨ３より大きいことを検出
すると、最大濃度差が閾値ＴＨ４より大きいときには、
処理対象画像領域を文字領域と判断する。最大濃度差が
閾値ＴＨ４以下のときには、回路５ａは、パルス数が閾
値ＴＨ５以下であり（ステップＳ５）、周期の分散が閾
値ＴＨ６より大きい（ステップＳ６）ことを検出する
と、処理対象画像領域を文字領域と判断する。回路５ａ
は、ステップＳ６において、周期の分散が閾値ＴＨ６以
下であることを検出すると、処理対象画像領域を網点領
域と判断する。
【００１５】次に、図５を参照して写真および文字識別
処理回路５ｂの動作を説明する。回路５ｂは、ステップ
Ｓ１１において隣接画素間濃度差絶対値総和が閾値ＴＨ
７以下であることを検出し、ステップＳ１２において部
分領域中間調ヒストグラム比が閾値ＴＨ８以下であるこ
とを検出すると、処理対象画像領域を背景領域と判断す
る。回路５ｂは、ステップＳ１２において、部分領域中
間調ヒストグラム比が閾値ＴＨ８より大きいことを検出
すると、処理対象画像領域を写真領域と判断する。ステ
ップＳ１１において、隣接画素間濃度差絶対値総和が閾
値ＴＨ７より大きいことが検出されると、回路５ｂは、
ステップＳ１３において最大濃度差が閾値ＴＨ９以下で
あることを検出すると、処理対象画像領域を写真領域と
判断する。ステップＳ１３において最大濃度差が閾値Ｔ
Ｈ９より大きいことが検出されるると、回路５ｂは、ス
テップＳ１４において最小濃度が閾値ＴＨ１０以下であ
ることを検出すると、処理対象画像領域を写真領域と判
断する。ステップＳ１４において最小濃度が閾値ＴＨ１
０より大きいことが検出されると、回路５ｂは、ステッ
プＳ１５において、最大濃度差が閾値ＴＨ１１より大き
いことを検出すると、処理対象画像領域を文字領域と判
断し、最大濃度差が閾値ＴＨ１１以下であることを検出
すると、処理対象画像領域を写真領域と判断する。
処理回路５ｂの動作を説明する。回路５ｂは、ステップ
Ｓ１１において隣接画素間濃度差絶対値総和が閾値ＴＨ
７以下であることを検出し、ステップＳ１２において部
分領域中間調ヒストグラム比が閾値ＴＨ８以下であるこ
とを検出すると、処理対象画像領域を背景領域と判断す
る。回路５ｂは、ステップＳ１２において、部分領域中
間調ヒストグラム比が閾値ＴＨ８より大きいことを検出
すると、処理対象画像領域を写真領域と判断する。ステ
ップＳ１１において、隣接画素間濃度差絶対値総和が閾
値ＴＨ７より大きいことが検出されると、回路５ｂは、
ステップＳ１３において最大濃度差が閾値ＴＨ９以下で
あることを検出すると、処理対象画像領域を写真領域と
判断する。ステップＳ１３において最大濃度差が閾値Ｔ
Ｈ９より大きいことが検出されるると、回路５ｂは、ス
テップＳ１４において最小濃度が閾値ＴＨ１０以下であ
ることを検出すると、処理対象画像領域を写真領域と判
断する。ステップＳ１４において最小濃度が閾値ＴＨ１
０より大きいことが検出されると、回路５ｂは、ステッ
プＳ１５において、最大濃度差が閾値ＴＨ１１より大き
いことを検出すると、処理対象画像領域を文字領域と判
断し、最大濃度差が閾値ＴＨ１１以下であることを検出
すると、処理対象画像領域を写真領域と判断する。
【００１６】上記実施例においては、網点および文字特
徴量抽出回路４ａ、写真および文字特徴量抽出回路４
ｂ、網点および文字識別処理回路５ａ、写真および文字
識別処理回路５ｂを専用のハードウェアにより構成した
が、ＣＰＵおよびプログラムの組み合わせにより同様の
機能を実現できる。
徴量抽出回路４ａ、写真および文字特徴量抽出回路４
ｂ、網点および文字識別処理回路５ａ、写真および文字
識別処理回路５ｂを専用のハードウェアにより構成した
が、ＣＰＵおよびプログラムの組み合わせにより同様の
機能を実現できる。
【００１７】また、上記実施例においては、平滑化をデ
ィジタル処理しているが、Ａ／Ｄコンバータ２を通る前
に、アナログ的に平滑処理した信号を別に生成してもよ
い。
ィジタル処理しているが、Ａ／Ｄコンバータ２を通る前
に、アナログ的に平滑処理した信号を別に生成してもよ
い。
【００１８】
【発明の効果】以上の説明から明かなように、本発明の
画像領域分離装置によれば、網点領域および文字領域の
特徴量抽出ならびにこれら領域の識別および分離と、写
真領域および文字領域の特徴量抽出ならびにこれら領域
の識別および分離とを選択するようにしたので、動作
は、２つの領域の識別および分離に限定され、特徴量抽
出および識別関数を簡略化できるから、低コスト且つ高
速に画像領域を分離できる。また、煩雑な操作も不要で
ある。
画像領域分離装置によれば、網点領域および文字領域の
特徴量抽出ならびにこれら領域の識別および分離と、写
真領域および文字領域の特徴量抽出ならびにこれら領域
の識別および分離とを選択するようにしたので、動作
は、２つの領域の識別および分離に限定され、特徴量抽
出および識別関数を簡略化できるから、低コスト且つ高
速に画像領域を分離できる。また、煩雑な操作も不要で
ある。
【図１】本発明の画像領域分離装置の一実施例の構成を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図２】識別対象領域が３つの場合（図２（ａ））と２
つの場合（図２（ｂ））における線形識別での境界線の
違いの例を示す説明図である。
つの場合（図２（ｂ））における線形識別での境界線の
違いの例を示す説明図である。
【図３】識別対象領域が３つの場合と２つの場合におけ
る、抽出特徴量の違いを示す説明図である。
る、抽出特徴量の違いを示す説明図である。
【図４】網点および文字識別処理回路５ａの動作を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
【図５】写真および文字識別処理回路５ｂの動作を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
４ａ 網点および文字特徴量抽出回路 ４ｂ 写真および文字特徴量抽出回路 ５ａ 網点および文字識別処理回路 ５ｂ 写真および文字識別処理回路 ＳＷ１ スイッチ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 藤井 徹 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 牛田 博英 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内 (72)発明者 奥村 肇 京都府京都市右京区花園土堂町10番地 オ ムロン株式会社内
Claims (1)
- 【請求項１】 網点識別特徴量および文字識別特徴量を
抽出する第１特徴量抽出手段と、 写真識別特徴量および文字識別特徴量を抽出する第２特
徴量抽出手段と、 前記第１特徴量抽出手段によって抽出された特徴量に第
１識別関数を適用して前記網点領域と前記文字領域とを
識別し分離する第１識別処理手段と、 前記第２特徴量抽出手段によって抽出された特徴量に第
２識別関数を適用して前記写真領域と前記文字領域とを
識別し分離する第２識別処理手段と、 前記第１特徴量抽出手段および第２特徴量抽出手段のい
ずれかを選択する選択手段とを備えることを特徴とする
画像領域分離装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3232229A JPH0548891A (ja) | 1991-08-20 | 1991-08-20 | 画像領域分離装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3232229A JPH0548891A (ja) | 1991-08-20 | 1991-08-20 | 画像領域分離装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0548891A true JPH0548891A (ja) | 1993-02-26 |
Family
ID=16936002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3232229A Pending JPH0548891A (ja) | 1991-08-20 | 1991-08-20 | 画像領域分離装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0548891A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09233322A (ja) * | 1996-02-28 | 1997-09-05 | Canon Inc | 画像処理方法及び装置 |
| US7085005B2 (en) | 2000-03-31 | 2006-08-01 | Riso Kagaku Corporation | Method of and apparatus for distinguishing type of pixel |
-
1991
- 1991-08-20 JP JP3232229A patent/JPH0548891A/ja active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09233322A (ja) * | 1996-02-28 | 1997-09-05 | Canon Inc | 画像処理方法及び装置 |
| US7085005B2 (en) | 2000-03-31 | 2006-08-01 | Riso Kagaku Corporation | Method of and apparatus for distinguishing type of pixel |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20010228 |