JPH0785271A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 入力された画像デ−タの種類を簡単に評価し
て判定し、簡単にノイズ除去をすることを目的とする。 【構成】 入力部１００は、原稿を走査して原稿画像を
読み取り画像デ−タとして出力する。マトリクス展開部
１１０は、所定の容量のメモリの範囲内において、入力
された画像デ−タを元の原稿画像のように２次元的に展
開する。連続性評価部１２０は、展開された画像デ−タ
のうちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ
方向及びＹ方向の連続性を評価して、その最大値を連続
的な黒の画像デ−タからなるブロックの評価結果として
出力する。ノイズ除去部２００は、その評価結果に基づ
いてノイズを除去する。

Description

【発明の詳細な説明】

【産業上の利用分野】この発明は、入力された画像デ−
タの種類を判定して処理する画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、入力された画像デ−タを画像品質
の高い画像デ−タにするべく、各種の画像処理が行われ
ている。このとき、画像デ−タの全てに対して均一的に
画像処理を行ってしまうと、画像処理の必要でない画像
デ−タまでが画像処理をされてしまうため、画像品質が
低下するという問題点があった。

【０００３】また、この問題点を解決するために、入力
された画像デ−タの種類を判定して画像処理をすること
も従来から行われているが、その判定をするためには、
多大なメモリや多大な時間を必要とするという問題点が
あった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】請求項１の発明は、入
力された画像デ−タの種類を簡単に評価して判定し、簡
単にノイズ除去をすることを目的とする。

【０００５】請求項２の発明は、入力された画像デ−タ
の種類を簡単に評価して判定し、簡単に文字判定をする
ことを目的とする。

【０００６】請求項３の発明は、入力された画像デ−タ
の種類を簡単に評価して判定し、簡単に網点領域の判定
をすることを目的とする。

【０００７】請求項４の発明は、入力された画像デ−タ
の種類を簡単に評価して判定し、簡単にテクスチュア画
像領域の判定をすることを目的とする。

【０００８】請求項５の発明は、入力された画像デ−タ
の種類を簡単に評価して判定し、簡単に均一階調領域の
判定をすることを目的とする。

【０００９】請求項６の発明は、入力された画像デ−タ
の種類を簡単に評価して判定し、簡単にエリア領域の判
定をすることを目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、上記
の目的を達成するため、評価結果が所定のしきい値以下
のブロックをノイズとして消去することを特徴とする。

【００１１】請求項２の発明は、上記の目的を達成する
ため、評価結果が所定のしきい値以上のブロックを文字
画像として抽出することを特徴とする。

【００１２】請求項３の発明は、上記の目的を達成する
ため、評価結果が所定のしきい値以下のブロックを網点
画像として抽出することを特徴とする。

【００１３】請求項４の発明は、上記の目的を達成する
ため、評価結果が所定値のブロックをテクスチュア画像
として抽出することを特徴とする。

【００１４】請求項５の発明は、上記の目的を達成する
ため、評価結果が所定のしきい値以上のブロックを均一
画像として抽出することを特徴とする。

【００１５】請求項６の発明は、上記の目的を達成する
ため、評価結果が所定のしきい値以上のブロックをエリ
ア領域として判定することを特徴とする。

【００１６】

【作用】請求項１の発明によれば、評価結果が所定のし
きい値以下のブロックをノイズとして消去するので、簡
単にノイズ除去をすることができる。

【００１７】請求項２の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以上のブロックを文字画像として抽出するの
で、簡単に文字判定をすることができる。

【００１８】請求項３の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以下のブロックを網点画像として抽出するの
で、簡単に網点画像領域の判定をすることができる。

【００１９】請求項４の発明によれば、評価結果が所定
値のブロックをテクスチュア画像として抽出するので、
簡単にテクスチュア画像領域の判定をすることができ
る。

【００２０】請求項５の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以上のブロックを均一画像として抽出するの
で、簡単に均一画像領域の判定をすることができる。

【００２１】請求項６の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以上のブロックをエリア領域として判定する
ので、簡単にエリア領域として判定をすることができ
る。

【００２２】

【実施例】以下、図１乃至図５を用いて本発明の第１の
実施例を説明する。

【００２３】図１は全体構成を示すブロック図である。
入力部１００は、原稿を走査して原稿画像を読み取り画
像デ−タとして出力する。マトリクス展開部１１０は、
所定の容量のメモリの範囲内において、入力された画像
デ−タを元の原稿画像のように２次元的に展開する。連
続性評価部１２０は、展開された画像デ−タのうちの黒
の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方向及びＹ
方向の連続性を評価して、その最大値を連続的な黒の画
像デ−タからなるブロックの評価結果として出力する。
ノイズ除去部２００は、その評価結果に基づいてノイズ
を除去する。

【００２４】図２は連続性評価部１２０の動作を示すフ
ロ−チャ−トである。メモリ上に展開された画像デ−タ
をメモリに入力された順に注目画像デ−タとし、その注
目画像デ−タが１であるか（黒の画像デ−タであるか）
を判定する（Ｓ１００）。注目画像デ−タが１でないと
きには、連結係数Ｘ＝０、Ｙ＝０（Ｓ１１０）とする。
注目画像デ−タが１であるときには、１番前（Ｘ方向）
に注目画像デ−タとした画像デ−タの連結係数Ｘ＝ＸＸ
が、１ライン前（Ｙ方向）に注目画像デ−タとした画像
デ−タの連結係数Ｘ＝ＸＹ以上であるかを判定する（Ｓ
１２０）。Ｙｅｓのときには、Ｘ＝ＸＸ＋１とする（Ｓ
１３０）。Ｎｏのときには、Ｘ＝ＸＹとする（Ｓ１４
０）。また、１番前に注目画像デ−タとした画像デ−タ
の連結係数Ｙ＝ＹＸが、１ライン前に注目画像デ−タと
した画像デ−タの連結係数Ｙ＝ＹＹ以上であるかを判定
する（Ｓ１５０）。Ｙｅｓのときには、Ｙ＝ＹＸとする
（Ｓ１６０）。Ｎｏのときには、Ｙ＝ＹＹ＋１とする
（Ｓ１７０）。そして、まだ注目画像デ−タとしていな
い画像デ−タがないか判定される（Ｓ１８０）。

【００２５】次に、図３乃至図４を用いて連続性評価部
の具体的な動作を説明する。

【００２６】図３は、ある原稿画像が入力部で読み取ら
れ、画像デ−タがマトリクス展開部で展開されたときの
状態を示している。ここで、横方向をＸ方向、縦方向を
Ｙ方向とし、画像デ−タはＸ方向から順に入力され、１
ラインの入力が終わるとＹ方向の次ラインのＸ方向から
また入力される。また、白のます目が白の画像デ−タの
部分（デ−タ０）であり、網点のます目が黒の画像デ−
タ部分（デ−タ１）である。

【００２７】このような原稿画像を本発明の連続性評価
部で評価していくと、まず、１ライン目の画像デ−タは
全て白の画像デ−タであるため、Ｓ１１０及びＳ１２０
に進み、連結係数（Ｘ，Ｙ）は（０，０）となる。ここ
で、（Ｘ，Ｙ）＝（０，０）のときには、連結係数を図
示していない。２ライン目の１番目の画像デ−タを注目
画像デ−タとしたときも同様に、連結係数は（０，０）
である。そして、２ライン目の２番目の画像デ−タを注
目画像デ−タとしたときには、注目画像デ−タが１であ
るため、Ｓ１３０とＳ１６０の判定がされる。この注目
画像デ−タの１回前や１ライン前の画像デ−タの連結係
数は全て０であったから、この注目画像デ−タの連結係
数（Ｘ，Ｙ）は（１，１）である。次に、２ライン目の
３番目の画像デ−タを注目画像デ−タとしたときにも、
注目画像デ−タが１であるため、Ｓ１３０とＳ１６０の
判定がされる。この注目画像デ−タの１番前の画像デ−
タの連結係数ＸＸが１で１ライン前の画像デ−タの連結
係数ＸＹが０であったから、ＸＸ＞ＸＹのため、この注
目画像デ−タの連結係数Ｘは２である。また、ＹＸが１
でＹＹが０であったから、ＹＸ＞ＹＹであるため、この
注目画像デ−タの連結係数Ｘは１である。よって、この
２ライン目の３番目の画像デ−タの連結係数（Ｘ，Ｙ）
は（２，１）である。

【００２８】ここで、途中のラインを省略して７ライン
目について説明する。

【００２９】１番目から６番目までの画像デ−タは０で
あるため、連結係数（Ｘ，Ｙ）は（０，０）である。７
番目の画像デ−タを注目画像デ−タとしたときには、注
目画像デ−タが１であるため、Ｓ１３０とＳ１６０の判
定がされる。この注目画像デ−タの１番前の画像デ−タ
の連結係数ＸＸが０で１ライン前の画像デ−タの連結係
数ＸＹが３であったから、ＸＸ＜ＸＹのため、この注目
画像デ−タの連結係数Ｘは３である。また、ＹＸが０で
ＹＹが５であったから、ＹＸ＜ＹＹであるため、この注
目画像デ−タの連結係数Ｙは６である。よって、この７
ライン目の７番目の画像デ−タの連結係数（Ｘ，Ｙ）は
（３，６）である。そして、次の８番目の画像デ−タを
注目画像デ−タとしたときも注目画像デ−タが１である
ため、Ｓ１３０とＳ１６０の判定がされる。この注目画
像デ−タの１番前の画像デ−タの連結係数ＸＸが３で１
ライン前の画像デ−タの連結係数ＸＹが４であったか
ら、ＸＸ＜ＸＹのため、この注目画像デ−タの連結係数
Ｘは４である。また、ＹＸが６でＹＹが５であったか
ら、ＹＸ＞ＹＹであるため、この注目画像デ−タの連結
係数Ｙは６である。よって、この７ライン目の８番目の
画像デ−タの連結係数（Ｘ，Ｙ）は（４，６）である。
９番目から１１番目の画像デ−タは０であるため、連結
係数（Ｘ，Ｙ）は（０，０）である。

【００３０】この連続性の評価により、黒の画像デ−タ
からなるブロックの連続的な大きさが判明するため、評
価結果に応じて適切な画像処理を行うことができる。

【００３１】次に、図５を用いて、ノイズ除去部２００
の制御を説明する。ブロック毎にノイズ除去部２００か
ら画像デ−タを取り込む（Ｓ２００）。連結性評価部１
２０からブロック毎に出力された評価結果が（２，２）
以下かを判定する（Ｓ２１０）。（２，２）以下のとき
には、そのブロックの画像デ−タを０にして画像を消去
する（Ｓ２２０）。まだ取り込まれていないブロックが
あるか判定する（Ｓ２３０）。

【００３２】次に、第１の実施例を応用した第２の実施
例を、図６乃至図９を用いて説明する。

【００３３】この第２の実施例は、原稿画像の画像デ−
タから文字画像を抽出するためのものであり、図１のノ
イズ除去部２００のに代えて、文字抽出部３００と文字
判定部３１０を追加したものである。図８の原稿画像が
連結性の評価をされて、図９のようになる。そこで、文
字抽出部３００の制御を説明する。ブロック毎にノイズ
除去部２００から画像デ−タを取り込む（Ｓ３００）。
連結性評価部１２０からブロック毎に出力された評価結
果が（４，４）以上かを判定する（Ｓ３１０）。（４，
４）以上のときには、そのブロックの画像デ−タを文字
として抽出して出力する（Ｓ３２０）。まだ取り込まれ
ていないブロックがあるか判定する（Ｓ３３０）。そし
て、文字抽出部３００において文字として抽出された画
像デ−タは、文字判定部３１０において公知の手法によ
り文字判定される。

【００３４】次に、第１の実施例を応用した第３の実施
例を、図１０乃至図１３を用いて説明する。

【００３５】この第３の実施例は、原稿画像の画像デ−
タから網点画像を抽出するためのものであり、図１のノ
イズ除去部２００のに代えて、網点抽出部４００と網点
領域判定部４１０を追加したものである。図１２の原稿
画像が連結性の評価をされて、図１３のようになる。そ
こで、網点抽出部４００の制御を説明する。ブロック毎
にノイズ除去部２００から画像デ−タを取り込む（Ｓ４
００）。連結性評価部１２０からブロック毎に出力され
た評価結果が（４，４）以下かを判定する（Ｓ４１
０）。（４，４）以下のときには、そのブロックを網点
画像として抽出する（Ｓ４２０）。まだ取り込まれてい
ないブロックがあるか判定する（Ｓ４３０）。そして、
全てのブロックの網点画像の抽出が終わったら、網点領
域判定部４１０において網点領域判定をする。そこで、
網点領域判定部４１０の制御を説明する。注目したブロ
ックの周囲のブロックが網点画像であるか判定する（Ｓ
４４０）。周囲のブロックが網点画像であるときには、
注目したブロックを網点画像とする（Ｓ４５０）。まだ
注目されていないブロックがあるか判定する（Ｓ４６
０）。

【００３６】次に、第１の実施例を応用した第４の実施
例を、図１４乃至図１７を用いて説明する。

【００３７】この第４の実施例は、原稿画像の画像デ−
タからテクスチュア画像を抽出するためのものであり、
図１のノイズ除去部２００のに代えて、テクスチュア画
像抽出部５００とテクスチュア画像判定部５１０を追加
したものである。図１６の原稿画像が連結性の評価をさ
れて、図１７のようになる。そこで、テクスチュア画像
抽出部５００の制御を説明する。ブロック毎にノイズ除
去部２００から画像デ−タを取り込む（Ｓ５００）。連
結性評価部１２０からブロック毎に出力された評価結果
が（１，１）であるかを判定する（Ｓ５１０）。（１，
１）のときには、そのブロックをテクスチュア画像候補
として抽出する（Ｓ５２０）。まだ取り込まれていない
ブロックがあるか判定する（Ｓ５３０）。そして、全て
のブロックのテクスチュア画像候補の抽出が終わった
ら、テクスチュア画像判定部５１０において左下がりの
テクスチュア画像判定をする。そこで、テクスチュア領
域判定部５１０の制御を説明する。注目したブロックの
左下のブロックがテクスチュア画像候補であるか判定す
る（Ｓ５４０）。左下のブロックがテクスチュア画像候
補であるときには、注目したブロックをテクスチュア画
像とする（Ｓ５５０）。まだ注目されていないブロック
があるか判定する（Ｓ５６０）。

【００３８】次に、第１の実施例を応用した第５の実施
例を、図１８乃至図２２を用いて説明する。

【００３９】この第５の実施例は、原稿画像の画像デ−
タから均一階調画像を抽出するためのものであり、図１
のノイズ除去部２００のに代えて、均一階調抽出部６０
０と均一階調判定部６１０を追加したものである。所定
のしきい値により２値化された画像信号からなる図２２
のような画像が連結性の評価をされて、図２１のように
なる。そこで、テクスチュア抽出部６００の制御を説明
すると、連結性評価部１２０からブロック毎に出力され
た評価結果が（４，４）以上かを判定する（Ｓ６０
０）。（４，４）以上のときには、そのブロックを均一
階調画像として抽出する（Ｓ６１０）。そして、均一階
調判定部６１０は、周辺に均一階調ブロックが２個以上
存在する場合に、そのブロックを均一階調ブロックと判
定して、図２１の画像を図２３のようにする。

【００４０】更に、第６の実施例を図２３乃至図２６を
用いて説明する。

【００４１】この第６の実施例は、原稿画像の画像デ−
タからエリア領域を抽出するためのものであり、図１の
ノイズ除去部２００のに代えて、エリア領域判定部７０
０を追加したものである。図２５の原稿画像が連結性の
評価をされて、図２６のようになる。そこで、エリア領
域抽出部７００の制御を説明すると、連結性評価部１２
０からブロック毎に出力された評価結果が（５，５）以
上かを判定する（Ｓ７００）。（５，５）以上のときに
は、そのブロックをエリア領域として判定する（Ｓ７１
０）。

【００４２】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よれば、評価結果が所定のしきい値以下のブロックをノ
イズとして消去するので、簡単にノイズ除去をすること
ができる。

【００４３】請求項２の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以上のブロックを文字画像として抽出するの
で、簡単に文字判定をすることができる。

【００４４】請求項３の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以下のブロックを網点画像として抽出するの
で、簡単に網点画像領域の判定をすることができる。

【００４５】請求項４の発明によれば、評価結果が所定
値のブロックをテクスチュア画像として抽出するので、
簡単にテクスチュア画像領域の判定をすることができ
る。

【００４６】請求項５の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以上のブロックを均一画像として抽出するの
で、簡単に均一画像領域の判定をすることができる。

【００４７】請求項６の発明によれば、評価結果が所定
のしきい値以上のブロックをエリア領域として判定する
ので、簡単にエリア領域として判定をすることができ
る。

【００４８】

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施例の構成を示すブロック
図である。

【図２】この発明の連続性評価部のフロ−チャ−トであ
る。

【図３】この発明の第１の実施例によって評価される原
稿画像を示す図である。

【図４】この発明の第１の実施例によって評価された画
像デ−タを示す図である。

【図５】この発明のノイズ除去部のフロ−チャ−トであ
る。

【図６】この発明の第２の実施例の構成を示すブロック
図である。

【図７】この発明の第２の実施例のフロ−チャ−トであ
る。

【図８】この発明の第２の実施例によって評価される原
稿画像を示す図である。

【図９】この発明の第２の実施例によって評価された画
像デ−タを示す図である。

【図１０】この発明の第３の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１１】この発明の第３の実施例のフロ−チャ−トで
ある。

【図１２】この発明の第３の実施例によって評価される
原稿画像を示す図である。

【図１３】この発明の第３の実施例によって評価された
画像デ−タを示す図である。

【図１４】この発明の第４の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１５】この発明の第４の実施例のフロ−チャ−トで
ある。

【図１６】この発明の第４の実施例によって評価される
原稿画像を示す図である。

【図１７】この発明の第４の実施例によって評価された
画像デ−タを示す図である。

【図１８】この発明の第５の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。

【図１９】この発明の第５の実施例のフロ−チャ−トで
ある。

【図２０】この発明の第５の実施例によって評価される
原稿画像を示す図である。

【図２１】この発明の第５の実施例によって評価された
画像デ−タを示す図である。

【図２２】この発明の第５の実施例によって均一画像に
処理された画像デ−タを示す図である。

【図２３】この発明の第６の実施例の構成を示すブロッ
ク図である。

【図２４】この発明の第６の実施例のフロ−チャ−トで
ある。

【図２５】この発明の第６の実施例によって評価される
原稿画像を示す図である。

【図２６】この発明の第６の実施例によって評価された
画像デ−タを示す図である。

【符号の説明】

１００ 入力部 １１０ マトリクス画像展開部 １２０ 連続性評価部 ２００ ノイズ除去部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 原稿を走査して原稿画像を読み取り画像
   デ−タとして出力する入力手段と、 所定の容量のメモリの範囲内において、前記入力手段か
   ら入力された画像デ−タを２次元的に展開するマトリク
   ス展開手段と、 前記マトリクス展開手段により展開された画像デ−タの
   うちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方
   向又はＹ方向の連続性を評価し、該黒の画像デ−タから
   なるブロックの評価の最大値を該ブロックの評価結果と
   する連続性評価手段と、 前記連続性評価手段による評価結果が所定のしきい値以
   下のブロックをノイズとして消去するノイズ除去手段と
   を備えることを特徴とする画像形成装置。
2. 【請求項２】 原稿を走査して原稿画像を読み取り画像
   デ−タとして出力する入力手段と、 所定の容量のメモリの範囲内において、前記入力手段か
   ら入力された画像デ−タを２次元的に展開するマトリク
   ス展開手段と、 前記マトリクス展開手段により展開された画像デ−タの
   うちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方
   向又はＹ方向の連続性を評価し、該黒の画像デ−タから
   なるブロックの評価の最大値を該ブロックの評価結果と
   する連続性評価手段と、 前記連続性評価手段による評価結果が所定のしきい値以
   上のブロックを文字画像として抽出する文字抽出手段
   と、 前記文字抽出手段により抽出されたブロックを文字判定
   する文字判定手段とを備えることを特徴とする画像形成
   装置。
3. 【請求項３】 原稿を走査して原稿画像を読み取り画像
   デ−タとして出力する入力手段と、 所定の容量のメモリの範囲内において、前記入力手段か
   ら入力された画像デ−タを２次元的に展開するマトリク
   ス展開手段と、 前記マトリクス展開手段により展開された画像デ−タの
   うちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方
   向又はＹ方向の連続性を評価し、該黒の画像デ−タから
   なるブロックの評価の最大値を該ブロックの評価結果と
   する連続性評価手段と、 前記連続性評価手段による評価結果が所定のしきい値以
   下のブロックを網点画像として抽出する網点抽出手段
   と、 前記網点抽出手段により抽出されたブロックからを網点
   領域を判定する網点領域判定手段とを備えることを特徴
   とする画像形成装置。
4. 【請求項４】 原稿を走査して原稿画像を読み取り画像
   デ−タとして出力する入力手段と、 所定の容量のメモリの範囲内において、前記入力手段か
   ら入力された画像デ−タを２次元的に展開するマトリク
   ス展開手段と、 前記マトリクス展開手段により展開された画像デ−タの
   うちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方
   向又はＹ方向の連続性を評価し、該黒の画像デ−タから
   なるブロックの評価の最大値を該ブロックの評価結果と
   する連続性評価手段と、 前記連続性評価手段による評価結果が所定値のブロック
   をテクスチュア画像として抽出するテクスチュア抽出手
   段と、 前記テクスチュア抽出手段により抽出されたブロックか
   らテクスチュア画像領域を判定するテクスチュア画像領
   域判定手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。
5. 【請求項５】 原稿を走査して原稿画像を読み取り画像
   デ−タとして出力する入力手段と、 所定の容量のメモリの範囲内において、前記入力手段か
   ら入力された画像デ−タを２次元的に展開するマトリク
   ス展開手段と、 前記マトリクス展開手段により展開された画像デ−タの
   うちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方
   向又はＹ方向の連続性を評価し、該黒の画像デ−タから
   なるブロックの評価の最大値を該ブロックの評価結果と
   する連続性評価手段と、 前記連続性評価手段による評価結果が所定のしきい値以
   上のブロックを均一画像として抽出する均一画像抽出手
   段と、 前記均一画像抽出手段により抽出されたブロックから均
   一画像領域を判定する均一画像領域判定手段とを備える
   ことを特徴とする画像形成装置。
6. 【請求項６】 原稿を走査して原稿画像を読み取り画像
   デ−タとして出力する入力手段と、 所定の容量のメモリの範囲内において、前記入力手段か
   ら入力された画像デ−タを２次元的に展開するマトリク
   ス展開手段と、 前記マトリクス展開手段により展開された画像デ−タの
   うちの黒の画像デ−タに着目し、黒の画像デ−タのＸ方
   向又はＹ方向の連続性を評価し、該黒の画像デ−タから
   なるブロックの評価の最大値を該ブロックの評価結果と
   する連続性評価手段と、 前記連続性評価手段による評価結果が所定のしきい値以
   上のブロックをエリア領域として判定するエリア領域判
   定手段とを備えることを特徴とする画像形成装置。 【０００１】