JPH0730752A - 画像領域判別装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】デジタル画像の画像の種類判別を精度よく行
う。 【構成】全体画像を細分したブロック毎に各画素の画像
データの平均濃度を算出し (Ｓ１) 、隣接するブロック
間の濃度差を算出し (Ｓ２) 、濃度差を所定の閾値と比
較し (Ｓ３) 、濃度差が閾値以下のときは写真画像領域
と判別し (Ｓ４) 、閾値を超えるときは主走査方向に周
期性のある画像が副走査方向に高密度で存在しているか
否かによって網点画像領域か否かを判別し、網点画像領
域以外の領域は文字画像領域であると判別する (Ｓ５〜
Ｓ７) 。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、レーザープリンタや複
写機等において、原稿等から読み取られた画像データを
画像処理して再生する際に、画像の種類に応じた処理を
施すべく画像の種類を判別する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、レーザープリンタや複写機等にお
いては、文字画像、写真画像、網点画像が混在する画像
データから文字画像のみを検出することにより、文字画
像領域には強調処理を施して、輪郭のはっきりした文字
画像を得るようにする一方、写真・網点画像領域には平
滑化処理を施すことにより、階調の緩やかな写真・網点
画像を得るようにしている (特開平４−２３９２６９号
公報参照) 。

【０００３】また、画像処理された画像データをメモリ
に一時的に記録しておいて、メモリから出力して再生す
るようにしているが、多数枚の原稿の画像データをメモ
リに記録するために、圧縮処理してメモリに記録し、再
生時に伸長して出力するようにしているが、その場合、
文字画像は２値のデータで高い圧縮率で圧縮すればよ
く、一方、写真・網点画像は高画質を確保するため、低
い圧縮率で圧縮する必要があるため、やはり、画像の種
類の判別、特に文字画像とそれ以外の写真・網点画像と
の判別が必要となっている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来、文字
画像領域とそれ以外の画像領域との判別は、画像データ
のエッジ (大きな濃度変化のある領域) を検出して行っ
ており、エッジがある領域を文字画像領域として判別し
ていた。しかしながら、このような従来の判別方式で
は、文字画像領域と写真画像領域のみが混在している場
合には、両者を略正確に判別できるが、網点画像領域も
混在している場合には、網点画像中にも文字画像と同様
にエッジ領域が多く存在するため、網点画像を文字画像
と誤判別することが避けられなかった。

【０００５】本発明は、このような従来の画像領域判別
方式の問題点に鑑みなされたもので、文字画像、写真画
像の他、網点画像も混在する画像領域から文字画像領域
と非文字画像領域とを確実に判別できるようにした画像
領域判別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】このため本発明に係る画
像領域判別装置は、画像データのブロック毎の平均濃度
を求め、隣接するブロックの平均濃度との差を求め、濃
度差が所定の閾値以下であるブロック同士の集合を写真
画像領域であると判別し、濃度差が前記閾値を超える前
記写真画像領域外側の領域を文字画像領域又は網点画像
領域であると判別する写真画像領域判別手段と、連続す
る高濃度領域の中心点を検出し、該中心点が主走査方向
に所定の間隔以内で所定回数以上連続して発生している
領域を周期性検出領域として記憶し、該周期性領域が副
走査方向に高密度で存在している領域を網点画像領域で
あると判別する網点画像領域判別手段と、前記写真画像
領域判別手段によって判別された文字画像領域又は網点
画像領域から前記網点画像領域判別手段で判別された網
点画像領域を除去した領域を文字画像領域であると判別
する文字領域判別手段と、を備えて構成したことを特徴
とする。

【０００７】

【作用】写真画像領域判別手段によって、画像データの
隣接するブロック間の平均濃度差が所定の閾値以下であ
る場合には、これらブロックは濃度変化が緩やかな写真
画像領域であると判別され、ブロック間の濃度差が前記
閾値を超える前記写真画像領域外側の領域は、エッジを
有する文字画像領域か又は網点画像領域であると判別さ
れる。

【０００８】一方、網点画像は、各網点の中心間距離が
主走査方向に細かいピッチに設定されており、この状態
が副走査方向に連続している。そこで、網点画像領域判
別手段は、連続する高濃度領域の中心を網点中心点とし
て仮定し、該中心間距離がある間隔以内で所定回数以上
連続して存在するときその間を周期性検出領域として記
憶し、該周期性検出領域が副主走査方向に高密度で存在
している領域を網点画像領域であると判別する。

【０００９】文字領域判別手段は、前記のようにして写
真画像領域判別手段で判別された文字画像領域又は網点
画像領域から、網点画像領域判別手段により判別された
網点画像領域を除去することにより、文字画像領域を検
出することができる。

【００１０】

【実施例】以下に本発明の実施例を図に基づいて説明す
る。図１は本発明に係る画像領域判別部を備えた画像処
理装置の一実施例を示している。画像データ読取部１
は、原稿等から画像データを光電変換して読み取り、Ａ
Ｄ変換後の画像データを、画像領域判別部２に出力す
る。

【００１１】画像領域判別部２は、画素毎に画像の種類
を判別する。具体的には画像が文字画像領域と写真画像
領域と網点画像領域とのいずれに属しているかを判別す
る。該判別方式を図２に示したフローチャートに従って
説明する。ステップ１では、全画像を複数のブロックに
分割し、該分割された各ブロック毎に各画素の画像デー
タの平均濃度を算出する。

【００１２】ステップ２では、前記各ブロックの平均濃
度と隣接する周辺ブロックの平均濃度との濃度差を算出
する。ステップ３では、前記各濃度差と所定の閾値とを
比較し、ステップ４で濃度差が該閾値以下であるブロッ
ク同士を写真画像領域と判別し、濃度差が該閾値を超え
る前記写真画像領域外側の領域を文字画像領域又は網点
画像領域であると判別する。

【００１３】以上ステップ１〜ステップ４までの機能
が、写真画像領域判別手段に相当する。ステップ３で、
前記文字画像領域又は網点画像領域と判別された画像領
域について、ステップ５で網点画像領域であるか否 (つ
まり文字画像領域) であるかを次のようにして判別す
る。

【００１４】図３に示すように、注目画素とその周囲画
素の平均濃度を比較し、注目画素の濃度が高いときに、
その画素を網点立ち上がり画素とし、注目画素の濃度が
低いときに、その画素を網点立ち下がり画素とし、立ち
上がりから立ち下がりまでつまり連続する高濃度領域の
中心点を網点の中心点と仮定して記憶する。次に、該中
心点が主走査方向にある間隔以内で所定回数以上連続し
て存在するとき、その間を周期性領域として記憶する。

【００１５】そして、該周期性領域が副走査方向に高密
度で存在しているときはステップ６へ進んで該領域は網
点画像領域であると判別し、そうでない場合はステップ
７へ進み、残る画像領域を文字画像領域として判別す
る。このステップ５，ステップ６の機能が網点画像領域
判別手段に相当し、ステップ５，ステップ７の機能が、
文字画像領域判別手段に相当する。

【００１６】このようにすれば、文字画像領域、写真画
像領域、網点画像領域が精度良く判別される。このよう
にして画像の種類を判別された後、各画素データに該判
別された種別データを付随させて、画像処理部３に出力
される。前記画像処理部３における画像処理の一例を図
３のフローチャートに従って説明する。

【００１７】ステップ11では、各画素の画像データに対
して輝度・濃度変換を行う。ステップ12では各画素の画
像データに付随された種別データに基づいて、画像領域
の種類を判別する。ステップ12で文字画像領域と判別さ
れた場合はステップ13へ進み、変倍処理において縮小さ
れるか、拡大されるか、等倍のままであるかを判別す
る。

【００１８】そして、縮小時は、ステップ14で縮小処理
を行った後、ステップ15で空間フィルタ処理によりエッ
ジ強調を行う。また、拡大時は先にステップ16で空間フ
ィルタ処理でエッジ強調を行った後、ステップ17で拡大
処理を行う。また、等倍時は空間フィルタ処理を行うこ
となく、ステップ18でエッジ強調を行って処理を終了す
る。

【００１９】また、ステップ12で写真画像領域と判別さ
れた場合はステップ19へ進み、前記同様に縮小、拡大、
等倍の判別を行う。そして、縮小時は、ステップ20で縮
小処理、ステップ21で空間フィルタ処理によりスムージ
ングを行い、拡大時はステップ22でスムージング、ステ
ップ23で拡大処理を行う。また、等倍時は空間フィルタ
処理を行うことなく、ステップ24でスムージングを行っ
て処理を終了する。

【００２０】また、ステップ12で網点画像領域と判別さ
れた場合はステップ25へ進み、前記同様に縮小、拡大、
等倍の判別を行う。そして、縮小時はステップ26へ進
み、隣接する２画素同士を平均して平滑化処理を行う。
次いで、ステップ27で縮小処理を行って処理を終了す
る。縮小時は、空間フィルタ処理は行わない。拡大時は
ステップ28へ進み拡大処理を行う。拡大時は平滑化処理
も空間フィルタ処理も行わない。等倍時はステップ29へ
進みスムージングを行って処理を終了する。

【００２１】画像処理部３でかかる画像処理を行った画
像データは一旦メモリ４に記録された後、出力されて再
生 (モニターでの表示や複写機での複写) が行われる。
このように、画像の種類を精度よく判別した結果に基づ
いて、種類別に最適な処理，処理順序を選択して空間フ
ィルタ処理や変倍処理を行えるため、各画像領域共に良
好な画質を確保できる。

【００２２】本実施例では、文字画像領域と写真画像領
域と網点画像領域とで、処理を変更することにより、可
及的に良好な画質が得られるが、簡易的には、文字画像
領域と非文字画像領域とに判別し、写真画像領域と網点
画像領域について同様の処理を施す構成としてもよい。
尚、この他の画像の種類に応じた処理として、圧縮処理
を文字画像領域では高圧縮率で圧縮し、非文字画像領域
では低圧縮率で圧縮するように切り換えれば、良好な画
質を確保しつつメモリの消費容量を可及的に減少でき
る。また、ガンマ変換処理の特性を画像の種類によって
切り換える際に利用することもできる。

【００２３】

【発明の効果】以上説明してきたように本発明によれ
ば、非文字画像領域に網点画像領域を含んでいる場合で
も、文字画像領域を精度よく判別することができ、ひい
ては画像の種類判別に応じた画像処理により画質向上に
大きく寄与することができるものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施例に係る画像領域判別部を備
えた画像処理装置の構成を示すブロック図。

【図２】 同上実施例の画像領域判別部の処理ルーチン
を示すフローチャート。

【図３】 同じく網点画像領域の判別方式を説明するた
めの図。

【図４】同じく画像処理ルーチンを示すフローチャー
ト。

【符号の説明】

１ 画像データ読取部 ２ 画像領域判別部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字画像、写真画像、網点画像の３種の画
   像領域が混在する画像情報から各画素毎に画像領域の種
   類を判別する画像領域判別装置において、 画像データのブロック毎の平均濃度を求め、隣接するブ
   ロックの平均濃度との差を求め、濃度差が所定の閾値以
   下であるブロック同士の集合を写真画像領域であると判
   別し、濃度差が前記閾値を超える前記写真画像領域外側
   の領域を文字画像領域又は網点画像領域であると判別す
   る写真画像領域判別手段と、 連続する高濃度領域の中心点を検出し、該中心点が主走
   査方向に所定の間隔以内で所定回数以上連続して発生し
   ている領域を周期性検出領域として記憶し、該周期性領
   域が副走査方向に高密度で存在している領域を網点画像
   領域であると判別する網点画像領域判別手段と、 前記写真画像領域判別手段によって判別された文字画像
   領域又は網点画像領域から前記網点画像領域判別手段で
   判別された網点画像領域を除去した領域を文字画像領域
   であると判別する文字領域判別手段と、 を備えて構成したことを特徴とする画像領域判別装置。