JPH06168324A - 画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】斑点状のノイズ画像を自動的ないし半自動的に
識別して消去できる画像処理方法を提供する。 【構成】各画素を自動的に走査して求められる同一色で
且つ互いに隣接している各画素の集合部の各画素の合計
面積を求め、この集合部の面積を、予め設定した最大ノ
イズ面積値と比較し、この集合部の面積か最大ノイズ面
積値よりも小さい場合に該集合部をノイズ画像と判定す
る。このノイズ画像の画素を、これの周囲のノイズ画像
でないと判定した画素の色に変換して自動的に消去す
る。画素の集合部における周囲の色の異なる各画素との
境界線長を算出し、集合部の面積に対する境界線長の比
を予め設定した値と比較して集合部がノイズ画像である
か否かを判定する。従って、ノイズ画像を自動的に且つ
確実に認識して消去でき、オペレータの作業を大幅に軽
減して作業能率を格段に向上できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、主として多階調方式の
デジタルラスター画像の入力画素データをルックアップ
テーブル方式のデジタルラスター画像の画素データに変
換した時に画像上に生じる小さな斑点状のノイズ画像を
自動的に認識して消去する画像処理方法に関するもので
ある。

【０００２】

【従来の技術】一般に、デジタルラスター画像の画素デ
ータの表現方式には、多階調方式とルックアップテーブ
ル方式とがある。多階調方式は、一つの画素の色の値を
そのまま数値化する方式で、例えば、白黒８ビット２５
６階調画像データといえば、画素の各輝度を８ビット、
０から２５５までの数値に置き換えて記憶する方式であ
り、ＲＧＢ各５ビット３２７６８色といえば、赤、緑、
青各々の輝度を、５ビット０から３１までの数値で表現
し、１画素当たり５×３＝１５ビット、３２の３乗の３
２７６８通りの色で表現する方式である。通常、デジタ
ル画像スキャナーやデジタルテレビカメラ等の画像入力
装置の画像データは、上述の多階調方式の画像データと
して入力される。

【０００３】一方、ルックアップテーブル方式は、色を
数値として記憶したルックアップテーブルを画素データ
とは別に備え、各画素データ自体はこのルックアップテ
ーブルのうちのどの色であるかを番号で記憶する方式で
ある。従って、この方式による画像データを視認できる
画像として表示する場合、各々の画素について画素デー
タ上に記憶されたルックアップテーブルの番号に基づき
該テーブルを参照し、そのルックアップテーブル上に記
憶されている色データの色に変換して表示する。このル
ックアップテーブル方式は、多階調方式と比較して比較
的少ないデータ量で豊かな色彩を表現でき、また、デー
タ量が少ないことにより高速に描画でき、更に、色数が
少ない分だけ画像処理が簡易である。その上、ルックア
ップテーブル上の色データを置き換えることにより高速
に色変換を行なうことも可能である。このような種々の
優れた点を有することから、パーソナルコンピュータや
多階調方式の画素データを扱わないワークステーション
などでは、主流の画像データ表現方式となっている。
尚、印刷や捺染等の印刷データも広い意味ではルックア
ップテーブル方式の画像であり、これらの場合、印刷の
ための各版が画像データであり、その版に対する染顔料
の色がルックアップテーブルデータとなる。

【０００４】このように、スキャナー等の画像入力装置
で入力した画像データが多階調方式のものであり、多く
のコンピュータまたは印刷で用いられる画像データがル
ックアップテーブル方式のものであるので、多階調方式
の画像データをルックアップテーブル方式の画像データ
に変換するという需要は、パソコンのコンピュータグラ
フィック作成、捺染等の多色刷り版下の作成、写真やデ
ザイン画からの特定の図形の切り出し等の用途にかなり
多い。ところが、前述の変換を直接行なうことは、ルッ
クアップテーブル方式が多階調方式と比較して表現可能
な色数が遙に少ないために殆ど不可能である。例えば、
ある肖像画の多階調方式の画像データを１６色のルック
アップテーブル方式の画像データに変換する場合、元の
多階調方式の画像データが、肌の部分が明るい肌色から
暗い肌色までの数百種の微妙に異なる肌色で描いた肖像
画に対応するものである場合、これをたった１６色で表
現できないのは明白である。

【０００５】そこで、オペレータ（操作者）が多階調方
式の画像データをルックアップテーブル方式の画像デー
タに変換するよう操作するのであるが、この場合、視覚
的に違和感の無いよう疑似的に変換する方法（以下、色
分解の技法と称する）が用いられる。この色分解の技法
は、限られた色数のルックアップテーブルに色を割り当
てる手段と、ルックアップテーブルの色と異なる色が元
の多階調方式の画像データに存在する場合にこれをルッ
クアップテーブルのどの色に割り当てるかを決定する手
段との二つに大別される。

【０００６】色分解の技法の前者の手段を具体的に説明
すると、いま、図７に示すように、多階調方式の画像デ
ータにより青色の背景（Ｂ）に赤色の球（Ｒ）と紫色の
球（Ｃ）とが表示された画像があった場合、この画像を
少ない色数のルックアップテーブル方式の画像に変換す
る時に、ルックアップテーブルに黄色や緑色の色を割り
当てることは無意味である。何故ならば、図７で示した
多階調方式の画像データによる元の画像に前述の色が存
在しないからである。この場合は、画面上での大きな面
積を占める背景（Ｂ）の青色や球（Ｒ），（Ｃ）の赤色
や紫色をルックアップテーブルの色として割り当てるべ
きである。

【０００７】また、球（Ｒ），（Ｃ）の色を細かく見る
と、光の当たっている明るい部分から影になっている暗
い部分まで段階的に複数色が存在するが、この球
（Ｒ），（Ｃ）を仮に一色で表示すると単なる円盤にな
ってしまう。それが「球」であることを明示するのが重
要であるならば、それを優先して多くの色を割り当てる
ことにより球（Ｒ），（Ｃ）の明暗階調を表現する必要
がある。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】前述のように、ルック
アップテーブルにどの色を割り当てるかということは、
その画像が何を表現しなければならないかという絵画的
な問題であり、コンピュータにより自動的に処理するこ
とは極めて難しいので、一般に、オペレータがマニュア
ル操作で割り当てており、実用的な自動化は達成されて
いない。

【０００９】ところが、図７に示すような多階調方式の
画像データによる画像をこの画像に近似するようルック
アップテーブル方式の画像データによる画像に変換した
場合、図８に示すように、赤色の球（Ｒ）と青色の背景
（Ｂ）との境界線に、紫色の画素が集合してできた斑点
状の模様であるノイズ画像（Ｎ）が大量に出現する。こ
れは、元の多階調方式の画像データによる画像の赤色の
球（Ｒ）と青色の背景（Ｂ）の境界部分の画素が元々中
間的な紫色をしており、この近傍にたまたま紫色の球
（Ｃ）が存在していたためにその紫色に変換されたもの
である。このようなノイズ画像（Ｎ）が存在すると、視
覚的な違和感が大きく、また、画像の球（Ｒ）のみを取
り出して別の背景と合成するといった画像処理を行なう
場合にも不適当である。

【００１０】そこで、ノイズ画像（Ｎ）を、背景（Ｂ）
の青色または球（Ｒ）の赤色の何れかの色に変更して消
去する処理が必要となるが、コンピュータでは、どの画
像がノイズ画像（Ｎ）であって、且つどれが残存すべき
斑点であるかを認識することかできない。そのため、オ
ペレータが、一つ一つの画素に対して変更するか否かの
判断と、変更する場合に何色に変更するかの指定とを行
なう必要があるが、この操作は、画像処理というよりも
絵画的な「絵に対する認識」から発生する問題であって
色分解全体の作業時間の大半を占めるものであり、作業
能率の著しい低下を招いている。

【００１１】そこで本発明は、多階調方式の画像データ
をルックアップテーブル方式の画像データに変換した時
に発生する斑点状のノイズ画像を自動的ないし半自動的
に識別して消去することのできる画像処理方法を提供す
ることを技術的課題とするものである。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記した課題
を達成するための技術的手段として、画像処理を次のよ
うな方法で行なうようにした。即ち、ラスター画素デー
タの各画素を自動的に走査して画像上で存在する同一色
であって互いに隣接している各画素の集合部を検索し、
この集合部の各画素の合計面積を予め設定した最大ノイ
ズ面積値と比較するとともに、該集合部の面積が該最大
ノイズ面積値よりも小さい時に当該集合部をノイズ画像
と判定し、このノイズ画像の画素を、これの周囲のノイ
ズ画像でないと判定した画素の色に変換して消去するこ
とを特徴としている。

【００１３】また、画像上で存在する同一色であって互
いに隣接している画素の集合部における周囲の色の異な
る各画素との境界線長を算出するとともに、該集合部の
面積に対する前記境界線長の比を予め設定した値と比較
して該集合部がノイズ画像であるか否かを判定すること
が好ましい。

【００１４】更に、ノイズ画像であると判定した複数個
の集合部が互いに同一色であって且つ該各集合部の各々
の画素が互いに接してことにより全体として大きな面積
を有している複合集合部に対し、ノイズ画像であるか否
かの判定を保留し、且つその判定保留を表示して報知す
ることもできる。

【００１５】更にまた、多階調方式の画像データをルッ
クアップテーブル方式の画像データに変換または参照作
成する色分解機能を有するものにおいて、ノイズ画像で
あると判定された画素の集合部の色の変換を、この集合
部に隣接するノイズ画像でないと判定された色の異なる
複数個の集合部の何れの色にするかを色分解により決定
することが好ましい。

【００１６】

【作用】斑点状のノイズ画像は、意図をもって描画され
た図形と比較して面積つまり画素数が少ないという特徴
を有している。従って、面積が或る程度大きい図形はノ
イズ画像でないと判定できるので、この或る程度の面積
を最大ノイズ面積値として予め設定しておけば、同一色
であって互いに隣接している各画素の集合部の面積が最
大ノイズ面積値よりも小さいことにより、その集合部を
ノイズ画像であると判定できる。このノイズ画像の画素
を、これの周囲のノイズ画像でないと判定した画素の色
に変換することにより、ノイズ画像を自動的に消去する
ことができ、オペレータの作業が大幅に軽減して作業能
率が格段に向上する。

【００１７】また、ノイズ画像は、意図をもって描かれ
た図形の境界線上に細長く出現するのが一般的であり、
その細長い図形はその面積と比較して周囲の画素との境
界線長が長い特徴を有する。従って、同一色であって隣
接する画素の集合部の面積に対する前記境界線長の比を
予め設定した値と比較すれば、その集合部がノイズ画像
であるか否かの判定を更に正確に行なうことができる。

【００１８】更に、ノイズ画像であると判定した複数個
の集合部が互いに同一色であって且つ該各集合部の各々
の画素が互いに接してことにより全体として大きな面積
を有している複合集合部は、全体として意味のある図形
である可能性が高いので、ノイズ画像であるか否かの判
定を保留し、且つその判定保留を表示してオペレータに
報知し、オペレータの判断に任せる。それにより誤判定
による処理を確実に防止して高精度のノイズ画像の識別
を行なえる。

【００１９】

【実施例】以下、本発明の好適な一実施例について図面
を参照しながら詳述する。図１は本発明の画像処理方法
の実施に係わる画像処理装置のブロック構成を示し、プ
ロセッサ（１）はこの装置全体を制御するもので、画像
入力装置（４）から入力される画像データやデータ入力
装置（３）から入力される画像上の位置や数量のデータ
を主記憶装置（５）や補助記憶装置（６）に記憶させる
とともに、画像表示装置（２）に表示するよう制御す
る。

【００２０】図３は主記憶装置（５）に備えた画像メモ
リにおける各画素に対応するデータ構造を示したもの
で、横ｘで縦ｙの２次配列データ構造になっており、例
えば同図の網目で図示した画素のアドレスには、その座
標点（ｉ，ｊ）の色を表す色コードが格納されている。
また、ノイズ画像の識別および消去を行なうための各画
素に対応したフラグの記憶エリアが主記憶装置（５）に
設けられている。このフラグとして、「判定未処理」、
「ノイズ画像である」、「ノイズ画像ではない」、「判
定保留である」および「判定保留ではない」の５種の状
態の何れかを択一的にとる。但し、このフラグは同時に
ノイズ画像であるか否かを判定するのに十分な広さを持
てばよいのであり、同時に全ての画素について持つ必要
はない。例えば、同一色の画素が１１個集合した場合に
ノイズ画像でないと判定する場合、少なくとも１１×１
１の画素について持てばよい。更に、主記憶装置（５）
には、同時に検索中のノイズ画像の位置を記憶するため
に走査線方向の直線の位置を記憶する記憶エリアを後述
の最大ノイズ面積値と同数だけ有するとともに、後述の
境界線長と面積の記憶エリアを有している。

【００２１】次に、本発明の一実施例の処理動作を図２
のフローチャートを参照しながら詳述する。先ず、処理
動作の概略について説明する。この処理工程を大別する
と、初期化工程、識別工程および消去工程の順で行なわ
れ、更に、識別工程は第１，第２段階と第３段階に分け
られる。初期化工程においては、且つ画素の全フラグが
「判定未処理」にされる（ステップＳ１）。識別工程第
１，第２段階ではノイズ画像であるか否かが判別（ステ
ップＳ２）されて「判定未処理」のフラグが「ノイズ画
像である」または「ノイズ画像ではない」の何れかのフ
ラグに置き変わる。続く識別工程第３段階では、判定保
留か否かが判別（ステップＳ３）されて「ノイズ画像で
ある」のフラグが「判定保留である」または「判定保留
ではない」の何れかのフラグに置き変わる。そして、消
去工程において、フラグが「判定保留ではない」の画素
は周囲の画素の色に変更されて恰も塗り潰されるように
消去される（ステップＳ４）とともに、フラグが「判定
保留である」の画素はその旨を表示（ステップＳ５）し
てオペレータに報知される。尚、フラグが「ノイズ画像
ではない」の画素は処理を行なわない。

【００２２】次に、前述の各工程についてそれぞれ詳述
する。斑点状のノイズ画像は意図を持って描画された図
形等と比較して面積が小さい、つまり画素数が少ないと
いう特徴を持っているので、識別工程第１段階では、面
積が或る程度大きい同一色の画素の集合はノイズ画像で
無いと判定する。以下、前述の或る程度の面積を最大ノ
イズ面積値と称する。例えば、最大ノイズ面積値を「１
２」と設定した場合において、図４乃至図６にそれぞれ
示すような各々太線で囲った同一色の画素の集合に対し
識別する場合について説明する。図４の図形は、面積が
「２１」であって最大ノイズ面積値よりも大きいことか
ら「ノイズ画像ではない」と判定できるが、図５および
図６の各図形は何れも面積が「１２」であって最大ノイ
ズ面積値よりも大きくないので、「ノイズ画像ではな
い」と判定できない。

【００２３】次に、ノイズ画像が意図をもって描画され
た図形との境界線に細長い線状に出現することが多く、
この細長い図形は自体の面積と比較して境界線が長いと
いう特徴を有するので、識別工程第２段階では、面積対
境界線長の比が或る程度より小さいものはノイズ画像で
はないと判定する。例えば、図５および図６の各図形は
面積が前述のように共に「１２」であるが、それらの境
界線長は図５の図形が「２４」で図６の図形が「１６」
であり、各々の面積対境界線長の比は、図５の図形が
「２」で図６の図形が「１．３３」である。いま、この
面積対境界線長の比の閾値を「１．５」に設定すれば、
図５の図形は「ノイズ画像である」と判定され、図６の
図形は「ノイズ画像ではない」と判定される。具体的に
は、上述の第１段階と第２段階は処理として同時に行な
われる。

【００２４】この識別工程第１，第２段階について更に
詳述する。初期化工程において、主記憶装置（５）のフ
ラグ記憶エリアの各画素に対するフラグを「判定未処
理」とし、検索面積および境界線長を「０」として初期
化する。次に、一つ一つの各画素について以下の「ケー
ス１」乃至「ケース５」の処理を繰り返す。以下の説明
において、処理の中心となる画素を「本画素」と便宜的
に称する。尚、「ケース１」に当てはまらない場合には
「ケース２」を、「ケース１」およひ「ケース２」に当
てはまらない場合に「ケース３」をそれぞれ実行するよ
うに進行する。

【００２５】「ケース１」では、本画素が「判定未処
理」の場合に処理を行なわない。「ケース２」では、
「ノイズ画像ではない」且つ「本画素と同一色である」
と判定された画素が本画素に隣接している場合、その画
素のフラグを「ノイズ画像ではない」とする。

【００２６】「ケース３」では、本画素から主走査線方
向に画素を検索する。この検索は、検索した画素の中に
本画素と同一色で且つ「ノイズ画像ではない」と判定さ
れものが存在する場合、または検索した画素数が最大ノ
イズ面積値を超えた場合、若しくは本画素と異なる色の
画素が検索された場合、画像の端に達した場合の、何れ
かの場合まで続行する。この時、検索開始の座標点と終
了の座標点を記憶しておく。また、検索する画素に接し
ている画素を調べ、同一色でなかった時に境界線長を
「１」加算する。

【００２７】本画素と同一色で且つ「ノイズ画像ではな
い」画素が検索された場合、または検索した画素数が最
大ノイズ面積値を超えた場合に、既に記憶されている開
始座標点と終了座標点とから求められる、今ま検索した
全ての画素のフラグを「ノイズ画像ではない」とする。
また、本画素と異なる色の画素が検索された場合、また
は画像の端に達した場合、次の「ケース４」を実行す
る。

【００２８】「ケース４」では、「ケース３」で検索し
た主走査方向の画素列に対し副走査方向に接している画
素のうちに本画素と同一色の画素が存在する場合に、そ
の画素および当該画素と主走査線方向に接している本画
素と同一色の画素について「ケース３」と同様に検索を
行ない、検索した画素の中に本画素と同一色で且つ「ノ
イズ画像ではない」ものが存在するか、前回の「ケース
３」までの検索画素数に今回の「ケース４」での検索画
素数を加算し、画素数が最大ノイズ面積値を超えるか、
若しくは本画素と異なる色の画素が検索されるか、或い
は画像の端に達するまでの何れかの時点まで検索を続行
する。この時、検索開始の座標点と終了の座標点とを記
憶しておく。検索する画素に接している画素を調べ、同
一色でなかった時に境界線長を「１」加算する。

【００２９】本画素と同一色で且つ「ノイズ画像ではな
い」画素が検索された場合、または検索した画素数が最
大ノイズ面積値を超えた場合に、既に記憶されている検
索の開始座標点と終了座標点とにより求められる、今ま
での検索した全ての画素のフラグを「ノイズ画像ではな
い」とする。また、本画素と異なる色の画素が検索され
た場合、または画像の端に達した場合、「ケース４」の
前述の処理を再度実行する。更にまた、「ケース３」で
検索した主走査線方向の画素列に対し副走査方向に接し
ている画素のうちに本画素と同一色の画素が存在しない
場合は、処理を終了する。

【００３０】「ケース５」では、上述の「ケース４」の
処理を再起的に行ない、これ以上検索する画素が無くな
っても、総検索画素数が最大ノイズ面積値を超えず、且
つ面積対境界線長の比が或る特定の数値よりも大きい場
合、検索した全ての画素のフラグを「ノイズ画像ではな
い」とする。そうでない時は検索した全ての画素のフラ
グを「ノイズ画像である」とする。

【００３１】上述の処理について図４を例に具体的に説
明する。いま、本画素が同図の「Ａ」の画素であって全
ての画素のフラグが「判定未処理」であるとする。全て
の画素のフラグが「判定未処理」であるため、「ケース
１」および「ケース２」に該当せず、「ケース３」から
実行する。「Ａ」の画素から主走査線方向の右方に向か
い検索して「Ｂ」の画素に達した時に、これの右方の
「ｂ」の画素は同一色でないので、主走査方向への検索
を終了する。この時点での検索画素数が「４」であって
最大ノイズ面積値の「１２」も小さく、境界線長は前後
と上四つの計「６」である。

【００３２】そこで、「ケース４」の実行に移行し、
「Ａ」と「Ｂ」の各画素との線上における同一色の画素
を検索する。ここで、「Ａ」の画素の下に同一色の
「Ｃ」の画素が検索され、この「Ｃ」の画素より反主走
査線方向である左方へ一旦検索し、「Ｄ」の画素に達し
てからこの「Ｄ」の画素から右方に検索し、「Ｅ」の画
素に達した時点で、検索画素数が「１０」であり、且つ
境界線長が「１０」であって未だ最大ノイズ面積値であ
る「１２」より検索画素数が少ないので、更にその上下
の同一色の画素を探す。

【００３３】そして、「Ｆ」の画素の下方の「Ｇ」の画
素から「Ｈ」の画素まで検索した時点で、検索画素数が
最大ノイズ面積値よりも大きくなるので、ここで、検索
を終了し、今まで検索した「Ａ」の画素から「Ｈ」の画
素までのフラグを「ノイズ画像ではない」とする。

【００３４】また、図５および図６では、同一色の画素
を全て検索しても総検索画素面積が最大ノイズ面積値を
超えないので、面積対境界線長の比によりノイズ画像で
あるか否かを判定し、ノイズ画像であると判定された場
合には、それまで検索した全ての画素のフラグを「ノイ
ズ画像である」とし、逆にノイズ画像でないと判定され
た場合には、それまで検索した全ての画素のフラグを
「ノイズ画像ではない」とする。

【００３５】次に、本画素を図４の「ａ」の画素とした
場合、前述の「Ａ」の画素を本画素とした処理により
「Ａ」の画素のフラグが「ノイズ画像ではない」になっ
ているので、「ケース１」により処理を行なわない。ま
た、本画素が図４の「ｈ」の画素である場合、前述の
「Ａ」の画素を本画素とした処理により既に隣接する
「Ｈ」の画素が同一色で且つ「ノイズ画像ではない」と
判定されているため、「ケース２」により「ｈ」の画素
を「ノイズ画像ではない」とする。同様に、本画素が図
４の「Ｉ」の画素である場合、先の「ｈ」の画素を本画
素とした処理により、既に隣接する「ｈ」の画素が同一
色で且つフラグが「ノイズ画像ではない」になっている
ため、「ケース２」により「Ｉ」の画素のフラグを「ノ
イズ画像ではない」とする。このような処理を続行する
ことにより図４に太線が囲った図形の全部の画素のフラ
グが「ノイズ画像ではない」になる。上述の「ケース
１」乃至「ケース５」の処理を繰り返すことにより全て
の画素のフラグが「ノイズ画像である」または「ノイズ
画像ではない」の何れかに置き変わる。

【００３６】続いて、識別工程第３段階が実行される。
この第３段階では、上記第，第２段階において「ノイズ
画像である」と判定した図形のうちの或る画素が「ノイ
ズ画像ではない」と判定した図形に隣接して全体として
或る程度以上の大きさ、つまり或る程度以上の画素数に
なっている場合は、ノイズ画像ではなく全体として意味
のある図形である可能性が高いので、ノイズ画像である
か否かの判定を保留するよう処理する。いま、この或る
程度の大きさを最小図形面積と称する。具体的には画像
上の全ての画素について第１，第２段階の処理を行なっ
た後に、以下の処理を全ての画素について行なう。この
第３段階の検索アルゴリズムは第１，第２段階と同一で
あって下記の「ケース１」乃至「ケース５」の処理を繰
り返すのであるが、異なるのは、フラグが「ノイズ画像
である」の画素の集まりを検索し、最小図形面積を超え
る検索画素数を有する画素の集合について各画素のフラ
グを「保留である」と書き換え、そうでない集合の各画
素のフラグを「保留ではない」に書き換える。

【００３７】「ケース１」では本画素のフラグが「ノイ
ズ画像ではない」の時に処理を行なわない。「ケース
２」では、フラグが「判定保留である」画素が本画素に
隣接している場合に、その画素を「判定保留である」と
する。

【００３８】「ケース３」では、本画素から主走査線方
向に画素を検索し、この検索を、走査した画素の中にフ
ラグが「判定保留である」画素が存在するか、検索した
画素数が最小図形面積値を超えるか、若しくはフラグが
「ノイズ画像ではない」の画素が検索されるか、画像の
端に達するまでの何れかの場合まで継続する。この時、
検索開始の座標点と終了の座標点とを記憶しておく。

【００３９】フラグが「判定保留である」画素が検索さ
れた場合、または検索した画素数が最小図形面積値を超
えた場合、既に記憶されてている検索の開始座標点と終
了座標点より求められる、今まで検索した全ての画素の
フラグを「判定保留である」とする。そして、本画素と
異なる色の画素が検索された場合、或いは画像の端に達
した場合に、次の「ケース４」を実行する。

【００４０】「ケース４」では、「ケース３」で検索し
た主走査方向の画素列に対し副走査方向に接している画
素のうちに「ノイズ画像である」のフラグを持つ画素が
存在した場合、その画素および当該画素と主走査線方向
に接している「ノイズ画像である」のフラグを持つ画素
について「ケース３」と同様に検索を行なう。その検索
した画素の中に「判定保留である」のフラグを持つもの
が存在するか、前回の「ケース３」までの検索画素数に
今回の「ケース４」での検索画素数を加算した画素数が
最小図形面積値を超えた場合、若しくは「ノイズ画像で
はない」のフラグを持つ画素が検索されるか、或いは画
像の端に達するまでの何れかの場合まで検索を続行す
る。この時、検索開始の座標点と終了の座標点を記憶し
ておく。

【００４１】「判定保留である」フラグを持つ画素が検
索された場合、または検索した画素数が最小図形面積を
超えた場合に、既に記憶されている検索の開始座標点と
終了座標点とから求められる、今まで検索した全ての画
素のフラグを「判定保留である」とする。また、「ノイ
ズ画像ではない」のフラグ持つ画素が検索された場合、
または画像の端に達した場合は、前述の「ケース４」の
処理を再度実行する。更に、「ケース３」で検索した主
走査線方向の画素列に対し副走査線方向に接している画
素のうちに本画素と同一色の画素が存在しない場合は、
処理を終了する。

【００４２】「ケース５」では、上述の「ケース４」の
処理を再起的に行ない、これ以上検索する画素が無くな
っても総検索画素数が最小図形面積を超えない場合は、
検索した全ての画素のフラグを「判定保留ではない」と
する。以上の「ケース１」乃至「ケース５」の処理によ
り、各画素のフラグが「判定保留である」、「判定保留
でない」および「ノイズ画像ではない」の３種類の何れ
かに置き変わり、ノイズ画像の有無を高精度に識別され
る。尚、画像の種類によっては前述の第２および第３段
階を省略することもできる。

【００４３】次に消去工程について説明する。このノイ
ズ画像の消去とは、フラグが「判定保留ではない」画素
のうちの「ノイズ画像ではない」のフラグを持つ画素に
接している画素を、「ノイズ画像ではない」のフラグを
持つ画素の色に変換することである。１個の「判定保留
ではない」のフラグを持つ画素が、「ノイズ画像ではな
い」のフラグを持つ複数個の画素に接している場合、そ
の複数個の画素のうちの何れかの色に変換されるのであ
るが、どの色に変換するかの決定には幾つかの方法が考
えられる。例えば、「ノイズ画像ではない」のフラグを
持つ複数個の画素のなかの最も多い画素数を有する色に
変換したり、元の高階調方式による画像の対応する画素
の色と比較して色分解誤差の少ない好ましい色に変換す
る等である。

【００４４】このような消去手段を全ての「判定保留で
はない」のフラグを持つ全ての画素のうちの「ノイズ画
像ではない」のフラグを持つ画素に接している画素につ
いて行なうことにより、ノイズ画像がその周囲の色に自
動的に置き変わって一回り小さくなる。また、ノイズ画
像であるか否かの判定を保留された画素については表示
してオペレータに報知する。従って、オペレータは、こ
の表示された画素についてのみ、ノイズ画像のの消去、
他の色への変換またはノイズ画像の消去の中止の何れか
を選択して手動操作するだけでよく、作業能率が飛躍的
に向上する。

【００４５】

【発明の効果】以上のように本発明の画像処理方法によ
ると、各画素を自動的に走査して求めた同一色で且つ互
いに隣接している各画素の集合部の各画素の合計面積
を、予め設定した最大ノイズ面積値と比較し、この集合
部の面積が最大ノイズ面積値よりも小さい時に当該集合
部をノイズ画像と判定するようにしたので、意図をもっ
て描画された図形と比較して面積つまり画素数が少ない
という特徴を有しているノイズ画像を、自動的に且つ確
実に判別できる。そして、この判別したノイズ画像の画
素を、これの周囲のノイズ画像でないと判定した画素の
色に変換して消去するようにしたので、ノイズ画像を自
動的に消去することができ、オペレータの作業が大幅に
軽減して作業能率が格段に向上する。

【００４６】また、画素の集合部における周囲の色の異
なる各画素との境界線長を算出し、集合部の面積に対す
る前記境界線長の比を予め設定した値と比較して集合部
がノイズ画像であるか否かを判定するようにしたので、
ノイズ画像が、意図をもって描かれた図形の境界線上に
細長く出現する一般的な特徴を有していることから、集
合部がノイズ画像であるか否かの判定を更に正確に行な
うことができる。

【００４７】更に、ノイズ画像であると判定した複数個
の集合部が互いに同一色であって且つ該各集合部の各々
の画素が互いに接してことにより全体として大きな面積
を有している複合集合部は、ノイズ画像であるか否かの
判定を保留し、且つその判定保留を表示してオペレータ
に報知するようにしたので、全体として意味のある図形
である可能性が高い複合集合部の判定をオペレータの判
断に任せることにより、誤判定による処理を確実に防止
して高精度のノイズ画像の識別を行なえる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係わるブロック構成ずであ
る。

【図２】同上、フローチャートである。

【図３】同上、画像メモリにおけるデータ構造の説明図
である。

【図４】表示画像データの一例を示す説明図である。

【図５】表示画像データの他例を示す説明図である。

【図６】表示画像データの更に他の例を示す説明図であ
る。

【図７】多階調方式の画像データによる表示画像の一例
を示す説明図である。

【図８】同上の画像をルックアップテーブル方式の画像
データに変換した場合の表示画像の説明図である。

【符号の説明】

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ラスター画素データの各画素を自動的に
   走査して画像上で存在する同一色であって互いに隣接し
   ている各画素の集合部を検索し、この集合部の各画素の
   合計面積を予め設定した最大ノイズ面積値と比較すると
   ともに、該集合部の面積が該最大ノイズ面積値よりも小
   さい時に当該集合部をノイズ画像と判定し、このノイズ
   画像の画素を、これの周囲のノイズ画像でないと判定し
   た画素の色に変換して消去することを特徴とする画像処
   理方法。
2. 【請求項２】 画像上で存在する同一色であって互いに
   隣接接している画素の集合部における周囲の色の異なる
   各画素との境界線長を算出するとともに、該集合部の面
   積に対する前記境界線長の比を予め設定した値と比較し
   て該集合部がノイズ画像であるか否かを判定することを
   特徴とする「請求項１」に記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 ノイズ画像であると判定した複数個の集
   合部が互いに同一色であって且つ該各集合部の各々の画
   素が互いに接してことにより全体として大きな面積を有
   している複合集合部に対し、ノイズ画像であるか否かの
   判定を保留し、且つその判定保留を表示して報知するよ
   うにしたことを特徴とする「請求項１」または「請求項
   ２」に記載の画像処理方法。
4. 【請求項４】 多階調方式の画素データをルックアップ
   テーブル方式の画素データに変換または参照作成する色
   分解機能を有するものにおいて、ノイズ画像であると判
   定された画素の集合部の色の変換を、この集合部に隣接
   するノイズ画像でないと判定された色の異なる複数個の
   集合部の何れの色にするかを色分解により決定するよう
   にしたことを特徴とする「請求項１」乃至「請求項３」
   の何れかに記載の画像処理方法。