JPH08237475A - 画像領域分離方法と画像領域分離装置、および画像処理方法と画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 網点領域や文字領域のもつ特徴を利用し、か
つ周辺画素の特徴を併用することによって、網点領域と
文字領域の誤判定を低減し、写真領域、文字領域および
網点領域を正確に分離することのできる画像領域分離方
法および装置を提供する。 【構成】 画像中の注目画素を含むＭ×Ｎのウインドウ
に対して、論理演算による網点特徴量抽出Ｓ１、最大信
号レベル差検出Ｓ３、パターンマッチングによるエッジ
検出Ｓ６、変化回数カウントＳ７および割合カウントＳ
８を施し、これらの結果から網点、文字、写真の識別を
行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、複写機等の画像処理
装置で網点部、文字部、写真部が混在した多階調文書画
像の網点領域、文字領域、写真領域を分離する画像領域
分離方法とその装置、およびこれを含む画像処理方法と
画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】複写機等の画像処理装置で、網点領域、
文字領域、写真領域を含む文書画像を処理する場合、網
点部、文字部、写真部で各々特徴が異なるため、出力す
る際、文字部には階調を保存するなどの目的でエッジ強
調処理、網点部にはモアレの低減などの目的でローパス
フィルタリング、写真部には色変換などの所望の画像処
理を行う必要がある。

【０００３】図１４は例えば、特開平１−２２７５７３
に示された従来の画像領域分離方式を示すブロック図で
あり、図において２０は平均濃度算出器、２１ａおよび
２１ｂは比較器、２２は減算器、２３は修正器、２４ａ
および２４ｂはラインバッファ、２５は白連続検出器、
２６は黒連続検出器、２７は論理和器、２８は判定器、
２９は遅延回路である。

【０００４】次に動作について説明する。まず、入力セ
ンサ、Ａ／Ｄ変換器、階調補正器(図示せず)を経てデー
タＩＮが３ライン分のバッファを備えた平均濃度算出器
２０に入力され、注目画素の８近傍に位置する画素の濃
度平均値Ｄが出力される。比較器２１ａは濃度平均値Ｄ
と注目画素の濃度値Ｄｉを比較し、Ｄｉ＞Ｄと判定した
場合は１、それ以外の場合は０を出力する。

【０００５】減算器２２は濃度平均値Ｄと注目画素の濃
度値Ｄｉの差の絶対値ｄＤを出力する。比較器２１ｂは
減算器２２の出力結果ｄＤと所定の閾値Ｔとの比較を行
い、ｄＤ＞Ｔの場合は１、それ以外の場合は０を出力す
る。ここで、平均濃度値と注目画素の濃度値との差は、
注目画素がエッジ画素であるかどうかを判定するために
用いられている。２つの比較器２１ａ、２１ｂの結果は
修正器２３を経て、２つのラインバッファ２４ａ、２４
ｂに入力される。

【０００６】ラインバッファ２４ａ、２４ｂは５ライン
分のバッファであり、白連続検出器２５および黒連続検
出器２６はそれぞれ、これらのラインバッファを用い
て、エッジと判定された画素の連続性を検出する。白連
続検出器２５および黒連続検出器２６の出力は論理和器
２７に入力され、論理和器２７の出力は遅延回路２９の
出力と合わせて判定器２８に入力され、最終的な判定結
果が得られる。判定器２８の出力信号ＯＵＴに基づい
て、文字部には単純２値化処理、写真部にはディザ処
理、網点部にはモアレ抑制処理が各々行われる。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】以上のような手法に代
表される、従来の画像領域分離方式では、エッジ画素が
なければ写真領域、エッジ画素があり、エッジ画素に連
続性があれば文字領域、エッジ画素があるが、連続性が
なければ網点領域と判定している。しかしながら、エッ
ジのみを用いて判定を行う場合、網点の線数(連続する
画素数)によっては、網点と文字に関して誤判定が生じ
る場合がある。

【０００８】例えば、線数が少ない網点領域では、エッ
ジの特性は小さい文字の領域に酷似したものになる。し
たがって、エッジだけでなく、他の有効な特徴量を用
い、かつ注目画素周辺の画素に関する特徴量を考慮した
手法が分離精度を上げる上で必要になる。

【０００９】従来の画像領域分離方式には、以上のよう
な問題点があった。

【００１０】この発明は、上記のような問題点を解決す
るためになされたものであり、網点領域や文字領域のも
つ特徴を有効に用い、かつ周辺画素の特徴を併用するこ
とによって、網点領域と文字領域の誤判定を低減し、結
果として写真領域、文字領域および網点領域を正確に分
離することのできる画像領域分離方法と画像領域分離装
置、およびこれを含む画像処理方法と画像処理装置を提
供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記の目的に鑑み、この
発明の第１の発明は、画像中の注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁
のウインドウについて、所定の論理演算を用いて網点領
域の特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否
かを検出する網点特徴量抽出工程と、上記注目画素を含
むＭ₂×Ｎ₂のウインドウについて、ウインドウ内の画像
信号の最大レベルと最小レベルの差を求める最大信号レ
ベル差検出工程と、画像信号を高域強調する高域強調工
程と、高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然
数)するＰ値化工程と、このＰ値化信号において、上記
注目画素を含むＭ₃×Ｎ₃のウインドウについて、所定の
信号パターンとの比較から上記注目画素がエッジ画像が
否かの検出を行うエッジ検出工程と、上記Ｐ値化信号に
おいて、上記注目画素を含むＭ₄×Ｎ₄のウインドウにつ
いて、上記注目画素が最上位レベルであれば最上位レベ
ルに含まれる画素の割合をカウントし、最下位レベルで
あれば最下位レベルに含まれる画素の割合をカウントす
る割合カウント工程と、上記Ｐ値化信号において、上記
注目画素を含むＭ₅×Ｎ₅のウインドウについて、最上位
レベルから最下位レベルへの変化回数と最下位レベルか
ら最上位レベルへの変化回数の和をカウントする変化回
数カウント工程と、上記網点特徴量抽出工程、最大信号
レベル差検出工程、エッジ検出工程、割合カウント工程
および変化回数カウント工程の計測結果に基づいて上記
注目画素を網点候補画素、文字候補画素、写真候補画素
に分類し、さらにＭ₆×Ｎ₆のブロックに含まれる画素の
分類結果に基づいて、上記ブロックが網点領域、文字領
域、写真領域のいずれかを識別する補正工程と、を備え
たことを特徴とする画像領域分離方法にある。

【００１２】この発明の第２の発明は、上記網点特徴量
抽出工程において、上記注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウイ
ンドウについて、注目画素がウインドウ内で最大レベル
の信号であるか、もしくは最小レベルの信号であるかを
判定し、さらに上記ウインドウに含まれる注目画素以外
の画素に関して、ビットで表した画素値の論理和および
論理積を計算することによる上記所定の論理演算により
注目画素が網点候補画素であるか否かを判定し、さら
に、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づいて
補正を行う網点候補画素判定工程をさらに備えたことを
特徴とする請求項１に記載の画像領域分離方法にある。

【００１３】この発明の第３の発明は、上記画像がカラ
ー画像であって、上記網点特徴量抽出工程において、上
記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ網点候
補画素か否かの判定を行い、各信号の内、ただ１つの信
号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を網
点候補画素と再判定することを特徴とする請求項２に記
載の画像領域分離方法にある。

【００１４】この発明の第４の発明は、網点候補画素と
判定されなかった画素に関して、上記変化回数カウント
工程におけるカウント値が閾値ｔｈ₁より小さく、上記
最大信号レベル差検出工程における最大信号レベル差が
ある閾値ｔｈ₂より大きく、上記エッジ検出工程におい
て注目画素周辺にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ₃
以上存在する場合に文字候補画素と判定する文字候補画
素判定工程を備えたことを特徴とする請求項１に記載の
画像領域分離方法にある。

【００１５】この発明の第５の発明は、上記画像がカラ
ー画像であって、上記変化回数カウント工程、最大信号
レベル差検出工程およびエッジ検出工程において、上記
カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行
い、上記文字候補画素判定工程において、上記変化回数
カウント工程でカウント値がすべて上記閾値ｔｈ₁より
小さく、上記最大信号レベル差検出工程で各信号の内の
１つ以上に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ₂よ
り大きく、上記エッジ検出工程で注目画素周辺にエッジ
と判定された画素が上記閾値ｔｈ₃以上存在する場合に
文字候補画素と判定することを特徴とする請求項４に記
載の画像領域分離方法。

【００１６】この発明の第６の発明は、網点候補画素と
も文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、上
記割合カウント工程においてカウント値が０もしくは閾
値ｔｈ₄より大きく、上記変化回数カウント工程におい
てカウント値が閾値ｔｈ₅より小さく、上記最大信号レ
ベル検出工程において最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ
₂より大きく、上記エッジ検出工程において注目画素周
辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ₃以上存在
する場合に文字候補画素と判定し、それ以外の画素につ
いては写真候補画素と判定する写真候補画素判定工程を
備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像領域分離
方法にある。

【００１７】この発明の第７の発明は、上記画像がカラ
ー画像であって、上記変化回数カウント工程、最大信号
レベル差検出工程、エッジ検出工程および分割カウント
工程において、上記カラー画像を構成する各信号に関し
てそれぞれ判定を行い、上記写真候補画素判定工程にお
いて、上記分割カウント工程でカラー画像を構成する各
信号の内、１つ以上の信号に関してカウント値が０もし
くは上記閾値ｔｈ₄より大きく、上記変化回数カウント
工程でカラー画像を構成する信号のすべてに関してカウ
ント値が閾値ｔｈ₅より小さく、上記最大信号レベル差
検出工程で各信号の内、１つ以上の信号に関して最大信
号レベル差が上記閾値ｔｈ₂より大きく、かつ上記エッ
ジ検出工程で注目画素周辺にエッジと判定された画素が
上記閾値ｔｈ₃以上存在する場合に注目画素を文字候補
画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素
と判定することを特徴とする請求項６に記載の画像領域
分離方法にある。

【００１８】この発明の第８の発明は、請求項１ないし
７のいずれかに記載の画像領域分離を行う画像領域分離
工程と、網点領域と判定された領域に対してモアレを抑
制するための平滑化を行う平滑化工程と、文字領域と判
定された領域に対して強い高域強調を行う強高域強調工
程と、写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調
を行う弱高域強調工程と、注目画素を中心としたＭ₇×
Ｎ₇のウインドウについて、網点候補画素と判定された
画素と文字候補画素と判定された画素をカウントし、そ
の結果に基づいて、上記平滑化工程、強高域強調工程お
よび弱高域強調工程でのパラメータを変化させるパラメ
ータ調整工程と、を備えたことを特徴とする画像処理方
法にある。

【００１９】この発明の第９の発明は、請求項１ないし
７のいずれかに記載の画像領域分離を行う画像領域分離
工程と、分離結果に基づいて、文字領域に２値化を行っ
た後、２値データの圧縮アルゴリズムを施す文字領域処
理工程と、写真領域に多値データに適した画像圧縮アル
ゴリズムを施す写真領域処理工程と、網点領域にローパ
スフィルタリングを行った後に多値データに適した画像
圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理工程と、を備え、
文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部分の画質
を劣化させることなく高効率なデータ符号化を行うこと
を特徴とする画像処理方法にある。

【００２０】この発明の第１０のの発明は、請求項１な
いし７のいずれかに記載の画像領域分離を行う画像領域
分離工程と、分離結果に基づいて、文字領域に固定閾値
を用いた２値化アルゴリズムを施す文字領域処理工程
と、写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズ
ムを施す写真領域処理工程と、網点領域にローパスフィ
ルタリングを行った後に画像２値化アルゴリズムを施す
網点領域処理工程と、を備え、高品質な２画像データを
得ることを特徴とする画像処理方法にある。

【００２１】この発明の第１１の発明は、画像中の注目
画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウインドウについて、所定の論理
演算を用いて網点領域の特徴量を抽出して上記注目画素
が網点候補画素か否かを検出する網点特徴量抽出手段
と、上記注目画素を含むＭ₂×Ｎ₂のウインドウについ
て、ウインドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベル
の差を求める最大信号レベル差検出手段と、画像信号を
高域強調する高域強調手段と、高域強調された画像信号
をＰ値化(但しＰは自然数)するＰ値化手段と、このＰ値
化信号において、上記注目画素を含むＭ₃×Ｎ₃のウイン
ドウについて、所定の信号パターンとの比較から上記注
目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ検出手段
と、上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₄
×Ｎ₄のウインドウについて、上記注目画素が最上位レ
ベルであれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウ
ントし、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる
画素の割合をカウントする割合カウント手段と、上記Ｐ
値化信号において、上記注目画素を含むＭ₅×Ｎ₅のウイ
ンドウについて、最上位レベルから最下位レベルへの変
化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化回数の
和をカウントする変化回数カウント手段と、上記網点特
徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、エッジ検出
手段、割合カウント手段および変化回数カウント手段の
計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補画素、文字
候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ₆×Ｎ₆のブ
ロックに含まれる画素の分類結果に基づいて、上記ブロ
ックが網点領域、文字領域、写真領域のいずれかを識別
する補正手段と、を備えたことを特徴とする画像領域分
離装置にある。

【００２２】この発明の第１２の発明は、上記網点特徴
量抽出手段において、上記注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウ
インドウについて、注目画素がウインドウ内で最大レベ
ルの信号であるか、もしくは最小レベルの信号であるか
を判定し、さらに上記ウインドウに含まれる注目画素以
外の画素に関して、ビットで表した画素値の論理和およ
び論理積を計算することによる上記所定の論理演算によ
り注目画素が網点候補画素であるか否かを判定し、さら
に、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づいて
補正を行う網点候補画素判定手段をさらに備えたことを
特徴とする請求項１１に記載の画像領域分離装置にあ
る。

【００２３】この発明の第１３の発明は、上記画像がカ
ラー画像であって、上記網点特徴量抽出手段において、
上記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ網点
候補画素か否かの判定を行い、各信号の内、ただ１つの
信号のみ網点候補画素と判定された場合に、当該画素を
網点候補画素と再判定することを特徴とする請求項１２
に記載の画像領域分離装置にある。

【００２４】この発明の第１４の発明は、網点候補画素
と判定されなかった画素に関して、上記変化回数カウン
ト手段におけるカウント値が閾値ｔｈ₁より小さく、上
記最大信号レベル差検出手段における最大信号レベル差
がある閾値ｔｈ₂より大きく、上記エッジ検出手段にお
いて注目画素周辺にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ
₃以上存在する場合に文字候補画素と判定する文字候補
画素判定手段を備えたことを特徴とする請求項１１に記
載の画像領域分離装置にある。

【００２５】この発明の第１５の発明は、上記画像がカ
ラー画像であって、上記変化回数カウント手段、最大信
号レベル差検出手段およびエッジ検出手段において、上
記カラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を
行い、上記文字候補画素判定手段において、上記変化回
数カウント手段でカウント値がすべて上記閾値ｔｈ₁よ
り小さく、上記最大信号レベル差検出手段で各信号の内
の１つ以上に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ₂
より大きく、上記エッジ検出手段で注目画素周辺にエッ
ジと判定された画素が上記閾値ｔｈ₃以上存在する場合
に文字候補画素と判定することを特徴とする請求項１４
に記載の画像領域分離装置にある。

【００２６】この発明の第１６の発明は、網点候補画素
とも文字候補画素とも判定されなかった画素に関して、
上記割合カウント手段においてカウント値が０もしくは
閾値ｔｈ₄より大きく、上記変化回数カウント手段にお
いてカウント値が閾値ｔｈ₅より小さく、上記最大信号
レベル検出手段において最大信号レベル差が上記閾値ｔ
ｈ₂より大きく、上記エッジ検出手段において注目画素
周辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ₃以上存
在する場合に文字候補画素と判定し、それ以外の画素に
ついては写真候補画素と判定する写真候補画素判定手段
を備えたことを特徴とする請求項１１に記載の画像領域
分離装置にある。

【００２７】この発明の第１７の発明は、上記画像がカ
ラー画像であって、上記変化回数カウント手段、最大信
号レベル差検出手段、エッジ検出手段および分割カウン
ト手段において、上記カラー画像を構成する各信号に関
してそれぞれ判定を行い、上記写真候補画素判定手段に
おいて、上記分割カウント手段でカラー画像を構成する
各信号の内、１つ以上の信号に関してカウント値が０も
しくは上記閾値ｔｈ₄より大きく、上記変化回数カウン
ト手段でカラー画像を構成する信号のすべてに関してカ
ウント値が閾値ｔｈ₅より小さく、上記最大信号レベル
差検出手段で各信号の内、１つ以上の信号に関して最大
信号レベル差が上記閾値ｔｈ₂より大きく、かつ上記エ
ッジ検出手段で注目画素周辺にエッジと判定された画素
が上記閾値ｔｈ₃以上存在する場合に注目画素を文字候
補画素と判定し、それ以外の画素については写真候補画
素と判定することを特徴とする請求項１６に記載の画像
領域分離装置にある。

【００２８】この発明の第１８の発明は、請求項１ない
し７のいずれかに記載の画像領域分離を行う画像領域分
離手段と、網点領域と判定された領域に対してモアレを
抑制するための平滑化を行う平滑化手段と、文字領域と
判定された領域に対して強い高域強調を行う強高域強調
手段と、写真領域と判定された領域に対して弱い高域強
調を行う弱高域強調手段と、注目画素を中心としたＭ₇
×Ｎ₇のウインドウについて、網点候補画素と判定され
た画素と文字候補画素と判定された画素をカウントし、
その結果に基づいて、上記平滑化手段、強高域強調手段
および弱高域強調手段でのパラメータを変化させるパラ
メータ調整手段と、を備えたことを特徴とする画像処理
装置にある。

【００２９】この発明の第１９の発明は、請求項１ない
し７のいずれかに記載の画像領域分離を行う画像領域分
離手段と、分離結果に基づいて、文字領域に２値化を行
った後、２値データの圧縮アルゴリズムを施す文字領域
処理手段と、写真領域に多値データに適した画像圧縮ア
ルゴリズムを施す写真領域処理手段と、網点領域にロー
パスフィルタリングを行った後に多値データに適した画
像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理手段と、を備
え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部分の
画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化を行
うことを特徴とする画像処理装置にある。

【００３０】この発明の第２０の発明は、請求項１ない
し７のいずれかに記載の画像領域分離を行う画像領域分
離手段と、分離結果に基づいて、文字領域に固定閾値を
用いた２値化アルゴリズムを施す文字領域処理手段と、
写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを
施す写真領域処理手段と、網点領域にローパスフィルタ
リングを行った後に画像２値化アルゴリズムを施す網点
領域処理手段と、を備え、高品質な２画像データを得る
ことを特徴とする画像処理装置にある。

【００３１】

【作用】この発明の第１および１１の発明では、入力さ
れた画像信号に対して、論理演算、最大信号レベル差、
パターンマッチングによるエッジ検出、変化回数カウン
トおよび割合カウントを計測し、それらの結果から網
点、文字、写真の識別を行う。論理演算により網点領域
の特徴量が抽出された場合には網点、最大信号レベル
差、Ｐ値化したときの、エッジの有無、変化点数、およ
び最上位レベルもしくは最下位レベルの画素の割合が所
定の条件を満足する場合には文字領域と判定され、網点
とも文字とも判定されなかった画素は写真画素と判定さ
れる。

【００３２】この発明の第２および１２の発明では、注
目画素に関して、所定の大きさのウインドウを用いて、
ビットで表した画素値の論理和および論理積から網点の
特徴量を得る。また、周辺画素を参照して、注目画素が
網点候補画素か否かを決定する。

【００３３】この発明の第３および１３の発明では、カ
ラー画像を構成する各信号に関して、論理演算を用いて
網点の特徴量を計測し、その結果を用いて注目画素が網
点候補画素か否かを決定する。

【００３４】この発明の第４および１４の発明では、網
点候補画素に判定されなかった画素に関して、最大信号
レベル差、エッジ検出結果および変化回数を用いて文字
候補画素か否かを決定する。

【００３５】この発明の第５および１５の発明では、網
点候補画素に判定されなかった画素に対して、カラー画
像を構成する各信号に関して最大信号レベル差、エッジ
検出および変化回数を検出し、それらの結果を用いて文
字候補画素か否かを決定する。

【００３６】この発明の第６および１６の発明では、網
点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素
に関して、最大信号レベル差、エッジ検出、変化回数お
よび割合カウントの結果が所定の条件を満足した場合に
文字候補画素と判定し、満足しなかった場合は写真候補
画素と判定する。

【００３７】この発明の第７および１７の発明では、網
点候補画素とも文字候補画素とも判定されなかった画素
に対して、カラー画像を構成する各信号に関して、最大
信号レベル差、エッジ検出、変化回数および割合カウン
トを検出し、これらの結果を用いて注目画素が文字候補
画素か否かを判定し、それ以外の画素に関しては写真候
補画素と判定する。

【００３８】この発明の第８および１８の発明では、注
目画素を含むＭ₇×Ｎ₇のウインドウについて、網点と判
定された画素と文字と判定された画素をカウントし、そ
の結果に基づいてフィルタのパラメータを決定する。

【００３９】この発明の第９および１９の発明では、入
力された画素信号の分離結果に基づいて、文字領域には
２値化を行った後にエッジを保存できる２値データの圧
縮アルコリズムを施し、写真領域には多値データに適し
た画像圧縮アルコリズムを施し、網点領域にはローパス
フィルタリングを行った後に多値データに適した画像圧
縮アルコリズムを施す。

【００４０】この発明の第１０および２０の発明では、
入力された画像信号の分離結果に基づいて、文字領域に
は固定閾値を用いることでエッジを保存できる２値化ア
ルコリズムを施し、写真領域には階調変化に対応した画
像２値化アルコリズムを施し、網点領域にはローパスフ
ィルタリングを行った後に階調変化に対応した画像２値
化アルコリズムを施すことで、高品質な２値画像データ
を得る。

【００４１】

【実施例】以下、この発明の各実施例を、４ライン分の
ラインバッファを備えた複写機等のような画像処理装置
を例にとって説明する。 実施例１．まず、この発明の第１の発明の一実施例によ
る画像領域分離方法におけるアルゴリズムについて説明
する。１画素８ビットの画像データはライン毎に入力さ
れ、４ライン分のラインバッファ(図示せず)に保存され
る。まず、ラインバッファの画像データを用いて、網点
の特徴量抽出を行う(Ｓ１)。

【００４２】図２の(ａ)に示すような注目画素を中心に
した３×３ウインドウにおいて、注目画素の画素値がウ
インドウ内で最大であるか、最小であるかを判定する。
なお、図２において、黒丸は注目画素を表す。注目画素
の画素値がウインドウ内で最大でも、最小でもない場合
は非網点候補画素とする。

【００４３】注目画素の画素値がウインドウ内で最大で
あった場合は、注目画素の８近傍に位置する画素の内、
図４の(ａ)から(ｄ)に示す４つのペアについて、以下の
式(１ａ)、(１ｂ)、(１ｃ)、(１ｄ)を用いて、ｅ₁、
ｅ₂、ｅ₃、ｅ₄の４つの評価値を算出する。

【００４４】 ｅ₁＝Ｉ₀−（Ｉ₁∪Ｉ₈） ・・・(１ａ) ｅ₂＝Ｉ₀−（Ｉ₂∪Ｉ₇） ・・・(１ｂ) ｅ₃＝Ｉ₀−（Ｉ₄∪Ｉ₅） ・・・(１ｃ) ｅ₄＝Ｉ₀−（Ｉ₃∪Ｉ₆） ・・・(１ｄ)

【００４５】なお、図４で黒丸は注目画素、網がけした
丸が参照する画素のペアを示し、式(１ａ)、(１ｂ)、
(１ｃ)、(１ｄ)でＩ₀は注目画素の画素値、Ｉ_k(ｋ＝
１、２・・・８)は注目画素の８近傍に位置する画素の
画素値であり、ｋは図３における番号であり、参照する
画素の注目画素に対する位置を表す。図３において、黒
丸は注目画素を表す。また、∪はビットで表した画素値
に関して、各ビット毎に論理和を計算する処理を表す。
得られた４つの評価値全てが閾値ｔｈ₆より大きい場
合、注目画素を網点候補画素に判定する(Ｓ２)。なお、
ここで閾値ｔｈ₆は８に設定している。

【００４６】注目画素の画素値がウインドウ内で最小で
あった場合は、注目画素の８近傍に位置する画素で図４
に示す４つのペアについて、式(２ａ)、(２ｂ)、(２
ｃ)、(２ｄ)を用いて、ｅ₅、ｅ₆、ｅ₇、ｅ₈の４つの評
価値を算出する。

【００４７】 ｅ₅＝{２(Ｉ₁∩Ｉ₈)＋(Ｉ₁＋Ｉ₈)}／４−Ｉ₀ ・・・(２ａ) ｅ₆＝{２(Ｉ₂∩Ｉ₇)＋(Ｉ₂＋Ｉ₇)}／４−Ｉ₀ ・・・(２ｂ) ｅ₇＝{２(Ｉ₄∩Ｉ₅)＋(Ｉ₄＋Ｉ₅)}／４−Ｉ₀ ・・・(２ｃ) ｅ₈＝{２(Ｉ₃∩Ｉ₆)＋(Ｉ₃＋Ｉ₆)}／４−Ｉ₀ ・・・(２ｄ)

【００４８】式(２ａ)、(２ｂ)、(２ｃ)、(２ｄ)でＩ₀
は注目画素の画素値、Ｉ_k(ｋ＝１、２・・・８)は注目
画素の８近傍に位置する画素の画素値であり、ｋは図３
における番号であり、参照する画素の注目画素に対する
位置を表す。また、∩はビットで表した画素値に関し
て、各ビット毎に論理積を計算する処理を表す。得られ
た４つの評価値全てが閾値ｔｈ₆より大きい場合、注目
画素を網点候補画素と判定する(Ｓ２)。なお、ここで閾
値ｔｈ₆は８に設定している。

【００４９】注目画素が非網点候補画素、即ち網点候補
画素に判定されなかった場合、注目画素の左右４画素を
参照して、網点候補画素が存在した場合は注目画素を網
点候補画素にする(Ｓ２)。ここで非網点候補画素と判定
された画素に関しては、文字候補画素か写真候補画素か
を判定する処理を行う。

【００５０】文字候補画素か写真候補画素かを判定する
処理は次のように行う。まず、ラインバッファに保存さ
れた画素データに関して、図２の(ｂ)に示すような注目
画素を中心にした５×３のウインドウにおいて、ウイン
ドウ中で最大の画素値と最小の画素値を検出し、それら
の差分を計算することによって最大信号レベル差検出を
行う(Ｓ３)。

【００５１】また、画像データをラプラシアンフィルタ
を用いて高域強調(Ｓ４)しその後、３値化し(Ｓ５)、こ
の３値化したデータを用いて、パターンマッチングによ
るエッジ検出(Ｓ６)、変化回数カウント(Ｓ７)、割合カ
ウント(Ｓ８)の３つの処理を行う。

【００５２】３値化(Ｓ５)は、予め設定した２つの閾値
ｔｈ_high，ｔｈ_lowに関して、画像データを高域強調し
た値がｔｈ_highより大きければ最上位レベルに、ｔｈ
_lowより小さければ最下位レベルに、ｔｈ_low以上ｔｈ
_high以下であれば中間レベルにすることで実現する(Ｓ
５)。

【００５３】パターンマッチングによるエッジ検出(Ｓ
６)は、予め用意した図９に示す３×３の８つのパター
ンを用いて行う。３値化したデータにおいて、図２の
(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウイン
ドウにおいて、図９の(ａ)ないし(ｈ)に示す８つのパタ
ーンに関してマッチングを行い、マッチしたパターンが
あれば、注目画素をエッジ画素と判定する。なお、図９
において、黒丸は最下位レベルの画素値、白丸は最上位
レベルの画素値を表す。

【００５４】次に、図２の(ｃ)に示すような注目画素を
中心にした９×３のウインドウにおいて、主走査方向お
よび副走査方向に関して、３値化データの最上位レベル
から最下位レベルへの変化回数と、最下位レベルから最
上位レベルへの変化回数の和を各々検出する(Ｓ７)。例
えば、図１０の例の場合、黒丸が最下位レベルの画素、
白丸が最上位レベルの画素、網がけした丸は中間レベル
の画素であり、主走査方向の変化回数は、上段が０、中
段が２、下段が１で、計３になる。また、同様に副走査
方向の変化回数は１になる。

【００５５】さらに、３値化したデータに対して図２の
(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウイン
ドウにおいて割合カウントを行う(Ｓ８)。即ち、注目画
素の３値化した画素値が最上位レベルにある場合は、図
２の(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウ
インドウにおいて、３値化した画素値が最上位レベルに
ある画素の数をカウントし、注目画素の３値化した画素
値が最下位レベルにある場合は、図２の(ａ)に示すよう
な注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて３
値化した画素値が最下位レベルにある画素の数をカウン
トする。

【００５６】注目画素の３値化した画素値が最上位レベ
ルでも、最下位レベルでもない場合は、割合カウントの
結果を０にする。例えば、図１０の場合、注目画素は最
下位レベルの画素であるので、割合カウンタの出力は最
下位レベルの画素の数、即ち３になる。

【００５７】前述の方法を用いて得られた最大信号レベ
ル差、パターンマッチングによるエッジ判定結果、変化
回数、割合カウント結果を用いて注目画素が文字候補画
素か写真候補画素かを判定する(Ｓ９)。即ち、非網点候
補画素に関して、主走査方向および副走査方向の変化回
数が閾値ｔｈ₁より小さく、最大信号レベル差が閾値ｔ
ｈ₂より大きく、かつ注目画素と注目画素の左右２画素
にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ₃以上存在する場
合は、注目画素を文字候補画素と判定する。

【００５８】また、ここで文字候補画素と判定されなか
った画素に関して、割合カウントの結果が０もしくは閾
値ｔｈ₄より大きく、主走査方向および副走査方向の変
化回数が閾値ｔｈ₁／２より小さく、最大信号レベル差
が閾値ｔｈ₂より大きく、かつ注目画素と注目画素の左
右２画素にエッジと判定された画素が閾値ｔｈ₃以上存
在する場合は、注目画素を文字候補画素と判定する。こ
こで文字候補画素と判定されなかった画素は写真候補画
素になる。なお、閾値ｔｈ₁、ｔｈ₂、ｔｈ₃、ｔｈ₄は例
えばそれぞれ８、９０、３、４に設定している。

【００５９】次に、各画素の判定結果に基づいて補正処
理を行う(Ｓ１０)。まず、画像データを５×３のブロッ
クに分け、各ブロック毎に網点候補画素の数および文字
候補画素の数をカウントする。なお、ウインドウとは、
注目画素を中心にした矩形領域であり、ブロックとは画
像を矩形領域に分割した場合の１つの矩形領域を指す。

【００６０】ブロックに網点候補画素が含まれる場合
は、当該ブロックに含まれる画素全てを網点画素と判定
する。また、ブロックに文字候補画素が含まれており、
かつ網点候補画素がない場合は当該ブロックに含まれる
画素全てを文字画素に判定する。網点画素にも、文字画
素にも判定されなかった画素が写真画素になる。これら
の処理を主走査方向の１ライン分行ったのち、１ライン
分の画像データをラインバッファに読み込み、次ライン
の処理を行う。

【００６１】次に、この発明の第１１の発明の一実施例
による画像領域分離装置を備えた画像処理装置の構成に
ついて図５を用いて説明する。図５において、１は注目
画素を中心にしたウインドウに関して平滑化を行う平滑
化回路である。これは網点と判定された領域に対してモ
アレを抑制するために、処理を行う部分である。２は文
字と判定された領域に対して、強い高域強調を行う強高
域強調回路であり、３は写真と判定された領域に対し
て、弱い高域強調を行う弱高域強調回路である。

【００６２】写真と判定された領域に対して弱い高域強
調を行うのは、誤判定があった場合に写真領域と文字領
域の境界部の画質劣化を低減するためである。また、フ
ルカラーのハードコピーの場合は、一般にぼやけたよう
な出力になる場合が多いため、写真領域に弱い高域強調
処理を行うことで、高品位な出力を得ることができる。

【００６３】４は画像信号１０１から画像データを網点
領域、文字領域、写真領域に分割する画像領域分離装置
に当たる画像領域分離回路であり、５は画像領域分離回
路４の出力１０５に基づいて、平滑化回路１、強高域強
調回路２、弱高域強調回路３の出力１０２、１０３、１
０４を切り替える切替器である。

【００６４】次に、画像領域分離回路４の構成の一例を
図６を用いて説明する。図６は図５の画像領域分離回路
４の構成の一例を示したものであり、６ａは画像信号１
０１を高域強調する高域強調回路、６ｂは高域強調した
あと３値化する３値化回路、７は注目画素が網点候補画
素か否かを識別する網点識別回路、８は注目画素が文字
候補画素か否かを識別する文字識別回路、９は網点識別
回路７および文字識別回路８の結果を、周辺の画素の識
別結果を用いてブロック毎に補正する補正回路である。

【００６５】網点識別回路７の入力は画像信号１０１で
あり、文字識別回路８の入力は画像信号１０１および３
値化回路６の出力１０６である。網点識別回路７の出力
は文字識別回路８へも入力されており、網点識別回路７
からの信号を参照して網点候補画素と判定された画素に
関しては文字識別回路８は処理を行わない。そして補正
回路９の出力１０５が画像領域分離回路４の出力であ
り、網点とも文字とも判定されなかった画素が写真画素
と判定される。

【００６６】なお、網点特徴量抽出手段が網点識別回路
７で構成され、高域強調手段が高域強調回路６ａで構成
され、Ｐ値化手段が３値化回路６ｂで構成され、最大信
号レベル差検出手段、エッジ検出手段、割合カウント手
段および変化回数カウント手段が文字識別回路８で構成
され、補正手段が補正回路９で構成される。

【００６７】また、上記実施例では用いるウインドウを
３×３や５×３など矩形状のものとしたが、ウインドウ
サイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を
幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、
用いるブロックを５×３など矩形状のものとしたが、サ
イズおよび形状は任意のものでよい。また、上記実施例
では、４ラインのバッファを用いたが、たとえば３ライ
ン必要になるウインドウやブロックを用いる場合、４ラ
イン以上のバッファであれば同様の効果が得られるのは
言うまでもない。

【００６８】また、網点と判定された領域に平滑化処理
を行う平滑化回路を用いたが、他のモアレ抑制手法や各
種ローパスフィルタを用いた回路であっても構わない。
また、高域強調処理においてラプラシアンフィルタを用
いたが、他の高域強調処理であっても構わない。また上
記実施例では、フィルタリングの回路を３つ用いたがフ
ィルタのパラメータだけを制御することで、ローパスお
よび高域強調処理を実現する単一の回路であっても構わ
ない。

【００６９】また、上記実施例では、網点を識別する際
に、注目画素の８近傍に位置する４つのペアを参照した
が、参照画素は他の組み合わせのペアでもよく、また、
８近傍画素の中から２つ以上選択したものであっても構
わない。また、網点を識別する際に、注目画素の左右４
画素を参照したが、参照する画素は、例えば左右６画素
であっても構わない。また、本実施例では、３値化する
回路を用いているが、例えば０から２５５までのレベル
を持つ画像データを用いる場合であれば２５６より少な
い階調にする回路であればよい。

【００７０】また、平均値回路１は重み付け平均を用い
るようなものであっても構わない。上記実施例では、エ
ッジ画素か否かの判定にパターンマッチングを用いた
が、例えばラプラシアンフィルタを用いたエッジ検出手
段であっても構わない。また、文字を識別する際に、エ
ッジ画素に関して、注目画素の左右２画素を参照した
が、参照する画素は、例えば左右４画素であっても構わ
ない。主走査方向の変化回数を用いる場合の他、副走査
方向を用いる場合、主走査方向と副走査方向の両方を用
いる場合が考えられるが、これらの内のいずれであって
もよい。また、閾値として所定の値を用いるものを示し
たが、フレキシブルなものにしてもよい。

【００７１】実施例２．次に、この発明の第２および第
１２発明に係る網点識別回路の構成の一例を図を用いて
説明する。図７は図６の網点識別回路７の回路構成の一
例を示すブロック図であり、上述の実施例１で示した方
法で網点候補画素か否かを識別する処理を行う。図７に
おいて１０１は画像信号、７１は最大値判定回路、７２
は最小値判定回路、７３ａおよび７３ｂは平均値回路、
７４、７７ａおよび７７ｂは論理積回路、７５および７
８は論理和回路、７６ａおよび７６ｂは比較器である。

【００７２】最大値判定回路７１は、図２の(ａ)に示す
ような注目画素を中心にした３×３のウインドウにおい
て、注目画素の８近傍に位置する４つの画素のペアの画
素値が注目画素の値に比べて小さいか否かを判定する回
路であり、全て小さければ１を、そうでなければ０を出
力する。なお、図２で黒丸は注目画素を表す。

【００７３】同様に、最小値判定回路７２は、図２の
(ａ)に示すような注目画素を中心にした３×３のウイン
ドウにおいて、注目画素の８近傍に位置する４つの画素
のペアの画素値が注目画素の値に比べて大きいか否かを
判定する回路であり、全て大きければ１を、そうでなけ
れば０を出力する。

【００７４】論理和回路７５は、式(１ａ)、(１ｂ)、
(１ｃ)、(１ｄ)において参照する各ペアのビットで表し
た画素値の論理和∪を計算する回路であり、得られた論
理和値１１７は、比較器７６ａにおいて注目画素値(画
像信号)１０１と比較される。

【００７５】比較器７６ａは、論理和値１１７と注目画
素値１０１の差、即ち評価値ｅ₁、ｅ₂、ｅ₃、ｅ₄全てが
閾値ｔｈ₆より大きければ１、そうでなければ０を出力
する。最大値判定回路７１の出力１１６および比較器７
６ａの出力１２２は論理積回路７７ａに入力される。論
理積回路７７ａは出力１１６と出力１２２の論理積を計
算する回路である。

【００７６】平均値回路７３ａおよび論理積回路７４は
式(２ａ)、(２ｂ)、(２ｃ)、(２ｄ)において、それぞれ
参照する各ペアの画素値の平均値および論理積∩の部分
を計算する回路である。

【００７７】平均値回路７３ｂは平均値回路７３ａの出
力１１９と論理積回路７４の出力１２０の平均値を計算
する回路であり、比較器７６ｂは、平均値回路７３ｂの
出力１２１と注目画素値の出力１０１との差、即ち評価
値ｅ₅、ｅ₆、ｅ₇、ｅ₈を計算し、それらの評価値全てが
閾値ｔｈ₆より大きければ１、そうでなければ０を出力
する回路である。

【００７８】論理積回路７７ｂは、最小値判定回路７２
の出力１１８および比較器７６ｂの出力１２３の論理積
を計算する回路である。そして、論理和回路７８は、出
力１２４と出力１２５の論理和を計算し、注目画素と同
ライン上の左右４画素と注目画素に関する論理和の結果
をカウントし、カウントした結果が１以上であれば、網
点候補画素と判定する回路である。論理和回路７８は、
注目画素が網点候補画素であれば１、そうでなければ０
を出力する。

【００７９】なお図７において、網点特徴量抽出手段が
７１、７２、７３ａ、７３ｂ、７４、７５、７６ａ、７
６ｂ、７７ａおよび７７ｂの回路で構成され、網点候補
画素判定手段が７８の回路で構成される。また、方法に
おける各工程もこれに対応する。

【００８０】また、上記実施例では用いるウインドウを
３×３など矩形状のものとしたが、ウインドウサイズお
よび形状は任意のものでよく、また注目画素を幾何学的
に中心に配置したものでなくともよい。また、上記実施
例では、網点を識別する際に、注目画素の８近傍に位置
する４つのペアを参照したが、参照画素は他の組み合わ
せのペアでもよく、また８近傍画素の中から２つ以上選
択したものであっても構わない。

【００８１】また、網点を識別する際に、注目画素の左
右４画素を参照したが、参照する画素は、例えば左右６
画素であっても構わない。また、平均値回路は重み付け
平均を用いるようなものであっても構わない。また、閾
値として所定の値を用いるものを示したが、フレキシブ
ルなものにしてもよい。

【００８２】実施例３．次に、この発明の第３および第
１３の発明の一実施例を説明する。この実施例は、上記
実施例２における、カラー画像に対する画像領域分離方
法およびその装置に関するものである。カラー画像の場
合には、カラー画像を構成するＲＧＢの各信号に関し
て、上記実施例２の方法で網点候補画素であるか否かを
判定する。次に各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候
補画素と判定された場合に、当該画素を網点候補画素と
再判定する。

【００８３】その他、各画素に関して、各信号に関する
判定結果から網点候補画素か否かを決定したあとで、上
記実施例２のように周辺画素を参照して補正する方法
や、カラー画像を構成する信号の内の１つ、もしくはそ
れらのいくつかに対して判定を行う方法であっても構わ
ない。また、カラー画像を構成する信号はＲＧＢ信号に
限らず、例えばＹＭＣであっても構わない。

【００８４】実施例４．次に、この発明の第４および第
１４の発明に係る回路構成を図を用いて説明する。図８
は図６における文字識別回路８の回路構成の一例を示す
ブロック図であり、ここでは上記実施例１で示した方法
で文字候補画素か否かを識別する回路および処理につい
て説明する。図８において、８１はエッジ検出を行うパ
ターンマッチング回路、８２は割合カウンタ、８３は変
化回数カウンタ、８４は最大信号レベル差検出回路、８
５は第１の判定回路、８６は第２の判定回路、８７は論
理和回路である。

【００８５】パターンマッチング回路８１は、３値化し
た画像信号１０６を入力として、図２の(ａ)に示すよう
な注目画素を中心にした３×３のウインドウにおいて、
図９の(ａ)ないし(ｈ)に示す８個のパターンにマッチす
るか否かを判定することで、エッジを検出する回路であ
る。図２で黒丸は注目画素を表し、図９では黒丸は最下
位レベルの画素値、白丸は最上位レベルの画素値を表
す。パターンマッチング回路８１において、パターンマ
ッチングの後、左右２画素および注目画素の内、パター
ンにマッチした画素数をカウントし、カウントした結果
が閾値ｔｈ₃以上であれば、注目画素をエッジ画素と判
定する。

【００８６】変化回数カウンタ８２は、３値化した画像
信号１０６を入力として、図２の(ｃ)に示すような注目
画素を中心とした９×３のウインドウに関して最上位レ
ベルから最下位レベルへの変化回数、および最下位レベ
ルから最上位レベルへの変化回数をカウントする回路で
ある。

【００８７】最大信号レベル差検出回路８４は、画像信
号１０１を入力として、図２の(ｂ)に示すような注目画
素を中心にした５×３のウインドウにおいて、最大信号
レベルをもつ画素値と最小信号レベルをもつ画素値を検
出し、それらの差を出力する回路である。

【００８８】第１の判定回路８５は、パターンマッチン
グ回路８１、変化回数カウンタ８３および最大信号レベ
ル差検出回路８４の出力１０９、１１１および１１２を
もとに、注目画素が文字候補画素か否かを判定する回路
である。変化回数カウンタ８１で得られた変化回数が閾
値ｔｈ₁より小さく、最大信号レベル差検出回路８４で
得られた最大信号レベル差が閾値ｔｈ₂より大きく、か
つパターンマッチング回路で注目画素がエッジ画素であ
ると判断された場合、当該画素を文字候補画素と判定す
る。第１の判定回路８７の出力１１４は、注目画素が文
字候補画素であった場合に１、そうでなかった場合に０
になる。

【００８９】なお、エッジ検出手段がパターンマッチン
グ回路８１で構成され、変化回数カウント手段が変化回
数カウンタ８３で構成され、最大信号レベル差検出手段
が最大信号レベル差検出回路８４で構成され、文字候補
画素判定手段が第１の判定回路８５で構成される。ま
た、方法における各工程もこれに対応する。

【００９０】また、上記実施例では用いるウインドウを
３×３や５×３など矩形状のものとしたが、ウインドウ
サイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を
幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、
上記実施例では、３値化する回路を用いているが、例え
ば０から２５５までのレベルをもつ画像データを用いる
場合であれば２５６より少ない階調にする回路であれば
よい。

【００９１】また、上記実施例では、エッジ画素か否か
の判定にパターンマッチングを用いたが、例えばラプラ
シアンフィルタを用いたエッジ検出手段であっても構わ
ない。また、文字を識別する際に、エッジ画素に関し
て、注目画素の左右２画素を参照したが、参照画素は左
右４画素であっても構わない。また、主走査方向の変化
回数を用いる場合の他、副走査方向を用いる場合、主走
査方向と副走査方向の両方を用いる場合が考えられる
が、これらの内のいずれであってもよい。また閾値とし
て所定の値を用いるものを示したが、フレキシブルなも
のにしてもよい。

【００９２】実施例５．次に、この発明の第５および第
１５の発明の一実施例を説明する。この実施例は、上記
実施例４における、カラー画像に対する画像領域分離方
法およびその装置に関するものである。カラー画像の場
合には、カラー画像を構成するＲＧＢの各信号に関し
て、上記実施例４の方法でエッジ測定、変化回数、最大
信号レベル差を計測する。ＲＧＢの各信号の全てに関し
て変化回数が閾値ｔｈ₁より小さく、かつ各信号の内、
少なくとも１つに関して最大信号レベル差が閾値ｔｈ₂
より大きく、ＲＧＢの各信号の全てに関して注目画素が
エッジ画素であった場合に当該画素を文字候補画素と判
定する。

【００９３】その他、カラー画像を構成する信号の内の
１つ、もしくはそれらのいくつかに対して判定を行う方
法であっても構わない。また、カラー画像を構成する信
号はＲＧＢ信号に限らず、例えばＹＭＣであっても構わ
ない。

【００９４】実施例６．次に、この発明の第６および第
１６の発明に係る回路構成を図を用いて説明する。実施
例４で説明したように、図８は図６における文字識別回
路８の回路構成の一例を示すブロック図であり、ここで
は上記実施例１で示した方法で文字候補画素と写真候補
画素を識別する回路および処理について説明する。

【００９５】図８において、割合カウンタ８２は、３値
化された画像信号１０６を入力として、図２の(ａ)に示
すような注目画素を中心にした３×３のウインドウにお
いて、注目画素が最上位レベルの画素ならば、最上位レ
ベルの画素の数を、注目画素が最下位レベルの画素なら
ば、最下位レベルの画素数をカウントする回路である。
なお、割合カウンタ８２は注目画素の画素値が中間レベ
ルの場合は０を出力する。

【００９６】第２の判定回路８６は割合カウント８２の
結果に加え、上記実施例４の方法で得られたパターンマ
ッチング回路８１のエッジ判定結果、変化回数カウンタ
８３の変化回数および最大信号レベル差検出回路８４の
最大信号レベル差を入力にして、注目画素が文字候補画
素か否かを判定する。即ち、割合カウントの結果が０ま
たは閾値ｔｈ₄より大きく、変化回数が閾値ｔｈ₁／２よ
り小さく、最大信号レベル差が閾値ｔｈ₂より大きく、
かつ注目画素がエッジ画素であると判定された場合に当
該画素を文字候補画素に判定する。

【００９７】論理和回路８７は第１の判定回路８５と第
２の判定回路８６の出力結果の論理和を計算する回路で
ある。論理和回路８６の出力１０８が文字識別回路８の
出力になる。

【００９８】なお、エッジ検出手段がパターンマッチン
グ回路８１で構成され、変化回数カウント手段が変化回
数カウンタ８３で構成され、最大信号レベル差検出手段
が最大信号レベル差検出回路８４で構成され、分割カウ
ント手段が分割カウンタ８２で構成され、写真候補画素
判定手段が第２の判定回路８６で構成される。また、方
法における各工程もこれに対応する。

【００９９】また、上記実施例では用いるウインドウを
３×３や５×３など矩形状のものとしたが、ウインドウ
サイズおよび形状は任意のものでよく、また注目画素を
幾何学的に中心に配置したものでなくともよい。また、
この実施例では、３値化する回路を用いているが、例え
ば０から２５５までのレベルをもつ画像データを用いる
場合であれば２５６より少ない階調にする回路であれば
よい。

【０１００】また、この実施例では、エッジ画素か否か
の判定にパターンマッチングを用いたが、例えばラプラ
シアンフィルタを用いたエッジ検出手段であっても構わ
ない。主走査方向の変化回数を用いる場合の他、副走査
方向を用いる場合、主走査方向と副走査方向の両方を用
いる場合が考えられるが、これらの内のいずれであって
もよい。また、閾値として所定の値を用いるものを示し
たが、フレキシブルなものにしてもよい。

【０１０１】実施例７．次に、この発明の第７および第
１７の発明の一実施例を説明する。この実施例は、実施
例６における、カラー画像に対する画像領域分離方法お
よびその装置に関するものである。カラー画像の場合
は、カラー画像を構成するＲＧＢの各信号に関して、上
記実施例６の方法で、エッジ判定、割合カウント、変化
回数カウント、最大信号レベル差検出を実行する。ＲＧ
Ｂの各信号の少なくとも１つについて、割合カウントの
結果が０または閾値ｔｈ₄より大きく、ＲＧＢの各信号
の全てに関して変化回数が閾値ｔｈ₁より小さく、かつ
ＲＧＢの各信号の内、少なくとも１つに関して最大信号
レベル差が閾値ｔｈ₂より大きく、注目画素がエッジ画
素である場合に当該画素を文字候補画素と判定する。

【０１０２】その他、カラー画像を構成する信号の内の
１つ、もしくはそれらのいくつかに対して判定を行う方
法であっても構わない。また、カラー画像を構成する信
号はＲＧＢ信号に限らず、例えばＹＭＣであっても構わ
ない。

【０１０３】実施例８．次に、この発明の第８および第
１８の発明の一実施例について説明する。以降の実施例
は上述に実施例による画像領域分離方法および装置を含
む画像処理方法および装置に関するものである。この実
施例の画像処理装置は図５に示す構成を有しており、特
に、上記実施例による画像領域分離回路４で得られた結
果に基づいて、各回路のパラメータを変更するものであ
る。

【０１０４】図５の切替器５は、画像領域分離回路４の
判定結果をもとに、３つの信号１０２、１０３、１０４
を選択する。図５の平滑化回路１、強高域強調回路２、
低高域強調回路３は、画像領域分離回路４からの破線で
示す信号Ｐを入力して、フィルタリングのパラメータ等
を変更する。例えば平滑化処理の場合、次のように実施
する。

【０１０５】まず、ある変数ｆを設定し、ｆの初期値を
０にする。次に図２の(ａ)に示すような注目画素を中心
にした３×３のウインドウにおける、注目画素以外の画
素に関して、網点画素の場合はｆをインクリメントし、
文字画素の場合はデクリメントする。カウントしたｆが
０より大きく、かつ注目画素が網点画素の場合、式(３)
を用いて平滑化を行う。

【０１０６】 Ｉ_out＝{Ｉ₀＋ｆΣ⁸ _k=1Ｉ_k}／(１＋ｆ) ・・・(３）

【０１０７】式(３)において、Ｉ_outが平滑化後の画素
値、Ｉ₀が注目画素の画素値、Ｉ_kが注目画素を中心にし
た３×３ウインドウに含まれる注目画素以外の画素の画
素値を表す。

【０１０８】図２の(ｃ)に示すような９×３のウインド
ウにおいて、網点画素と文字画素が含まれる場合は誤判
定とみなして、フイルタリングを行わない。また、カラ
ー画像の場合は式(３)をカラー画像を構成する各信号に
適用する。

【０１０９】なお、画像領域分離手段およびパラメータ
調整手段が画像領域分離回路４で構成され、平滑化手段
が平滑化回路１で構成され、強高域強調手段が強高域強
調回路２で構成され、弱高域強調手段が弱高域強調回路
３で構成される。また、方法の各工程はこれに対応す
る。

【０１１０】また、この実施例では用いるウインドウを
５×３などを用いたが、ウインドウサイズおよび形状は
任意のものでよく、また注目画素を幾何学的に中心に配
置したものでなくともよい。また、閾値として所定の値
を用いるものを示したが、フレキシブルなものにしても
よい。また、この実施例では、フイルタリングの回路を
３つ用いたがフイルタのパラメータだけを制御すること
で、ローパスおよび高域強調処理を実現する単一の回路
であっても構わない。また、カラー画像に適用する場
合、文字領域、網点領域、写真領域で適応的に色変換処
理を加えてもよい。

【０１１１】実施例９．次に、この発明の第９および第
１９の発明の一実施例について説明する。図１１はこの
実施例の画像処理装置の構成を示す。図１１において
１、４および５はそれぞれ上記実施例１で示した平滑化
回路、画像領域分離回路、切替器であり、平滑化回路１
は画像信号に対して平滑化処理を、画像領域分離回路４
は網点画素、文字画素、写真画素の識別処理を、切替器
５は入力された３つの信号１２６、１２７および１２８
を画像領域分離回路４からの信号１０５に従って切り替
える処理をそれぞれ行う。

【０１１２】２ａは、画像信号を８×８のブロック毎に
画像信号の平均値を計算し、平均値より大きい画像信号
を１、平均値以下の画像信号を０にすることで２値化を
行った後、ＭＨ(Ｍodified Ｈuffman)符号化法を用いて
符号化を行う回路である。ＭＨ符号化はライン毎に白ラ
インの長さ、即ち０信号の連続する長さと、黒ラインの
長さ、即ち１信号の連続する長さをそれらの出現頻度に
応じて符号化していく方式である。

【０１１３】１ａおよび３ａは、静止画像標準符号化方
式の１つであるＪＰＥＧ(Ｊoint Ｐhotographic Ｅxper
ts Ｇroup)方式の符号化を行う回路である。ＪＰＥＧ方
式は静止画像を符号化する国際標準方式であり、８×８
のブロック毎にＤＣＴ(Ｄiscrete Ｃosine Ｔransform)
を行い、得られたＤＣＴ係数を量子化して符号化を行う
方式である。

【０１１４】切替器５は、画像領域分離回路４の出力に
従って１２６、１２７および１２８の３つの信号を切り
替えるが、文字領域と判定された場合には信号１２６、
網点領域と判定された場合には信号１２７、写真領域と
判定された場合には信号１２８を選択する。また、切替
器５は画像領域分離回路４の出力を用いて各ブロックの
符号の前に文字か否かのマーク信号を挿入する。網点の
場合は、画像信号に平滑化処理を行った後、符号化を行
うことで効率のいい圧縮率を実現する。

【０１１５】なお、画像領域分離手段が画像領域分離回
路４で構成され、網点領域処理手段が平滑化回路１およ
びＪＰＥＧ符号化回路１ａで構成され、文字領域処理手
段がＭＨ符号化回路２ａで構成され、写真領域処理手段
がＪＰＥＧ符号化回路３ａで構成される。また、方法の
各工程はこれに対応する。

【０１１６】この実施例では符号化処理として、ＭＨ方
式及びＪＰＥＧ方式を用いたが、他の符号化法であって
も構わない。画像符号化法としてＪＰＥＧを用いたた
め、８×８のブロック毎に処理を行ったが、他の符号化
法を用いる場合、ブロックサイズは用いる符号化法に応
じて、他のものを用いても構わない。

【０１１７】実施例１０．次に、この発明の第１０およ
び第２０の発明の一実施例について説明する。図１２は
この実施例の画像処理装置の構成を示す。図１２におい
て１、４および５はそれぞれ上記実施例１で示した平滑
化回路、画像領域分離回路、切替器であり、平滑化回路
１は画像信号に対して平滑化処理を、画像領域分離回路
４は網点画素、文字画素、写真画素の識別処理を、切替
器は入力された３つの信号１３０、１３１および１３２
を画像領域分離回路４からの信号１０５に従って切り替
える処理をそれぞれ行う。

【０１１８】２ｂは、画像信号に関して４×４のブロッ
ク毎に画像信号の平均値を計算し、平均値より大きい画
像信号を最大レベルの信号、平均値以下の画像信号を最
小レベルの信号にすることで２値化を行う回路である。

【０１１９】１ｂおよび３ｂは、画像信号を４×４のマ
トリックスによるディザ法を用いて、２値化を行う回路
である。即ち、画像信号に関して４×４のブロック毎に
１６段階に量子化し、図１３に示すマトリクスの値と比
較して、画像信号の方が大きければ最大レベルの信号、
小さければ最小レベルの信号を出力する。

【０１２０】切替器５は、画像領域分離回路４の出力に
従って１３０、１３１および１３２の３つの信号を切り
替えるが、文字領域と判定された場合には信号１３０、
網点領域と判定された場合には信号１３１、写真と判定
された場合には信号１３２を選択する。網点の場合は画
像信号に平滑化処理を行った後、２値化処理を行うこと
で高品質な出力を得ることができる。

【０１２１】なお、画像領域分離手段が画像領域分離回
路４で構成され、網点領域処理手段が平滑化回路１およ
びディザ処理回路１ｂで構成され、文字領域処理手段が
単純２値化回路２ｂで構成され、写真領域処理手段がデ
ィザ処理回路３ｂで構成される。また、方法の各工程は
これに対応する。

【０１２２】また、この実施例では、文字領域の２値化
処理として、ブロック内の平均値を用いた２値化法を用
いたが、例えば固定の閾値を用いた２値化法であっても
構わない。また、網点領域および写真領域において、４
×４のマトリックスによるディザ処理を用いたが、用い
るマトリックスは、例えば１６×１６であってもよく、
またディザ処理でなく誤差拡散法等を用いても構わな
い。

【０１２３】

【発明の効果】以上のようにこの発明の第１および第１
１の発明によれば、画像領域分離装置に入力される画像
信号に関して、注目画素を含むウインドウにおいて、論
理演算を用いて網点の特徴を検出することで、従来の網
点領域の検出にエッジ検出結果のみを用いる場合などに
比べて分離精度が向上し、かつパターンマッチングによ
るエッジ検出、割合カウント、変化回数カウント、最大
信号レベル差検出を行うことで文字領域と写真領域の分
離精度が向上するという効果が得られる。

【０１２４】また、注目画素を網点候補画素、文字候補
画素、写真候補画素を分類した後、ブロック毎に分類結
果を用いて、最終的な網点画素、文字画素、写真画素を
決定することで誤判定を低減し、フイルタリングなど分
離結果を用いた処理における有効性を高める効果があ
る。

【０１２５】また、パターンマッチングによるエッジ検
出、割合カウント、変化回数カウントにおいて、高域強
調し、Ｐ値化した画像信号を用いることによって、画像
信号をそのまま用いる場合に比べて文字の特徴を的確に
検出できるという効果がある。

【０１２６】また、この発明の第２および第１２の発明
によれば、注目画素を含むウインドウにおいて、注目画
素が最大値もしくは最小値であるかを判定し、当該ウイ
ンドウに含まれる注目画素以外の画素について論理演算
を用いて網点のもつ特徴を定量的に算出することによっ
て、従来のエッジ検出手段のみを用いる場合などに比べ
て網点領域の分離精度が向上するという効果がある。

【０１２７】また、注目画素が網点領域に含まれるか否
かを判定する特徴量を算出する際、ハードウエア上構成
が容易な論理演算を用いることで、高速かつ高精度に網
点の特徴量を算出できるという効果がある。

【０１２８】また、注目画素に関して論理演算を用いて
当該画素が網点候補画素か否かの判定を行った後、注目
画素を含むウインドウにおいて補正を行うことで、網点
の分離精度を上げることができるという効果がある。

【０１２９】また、この発明の第３および第１３の発明
によれば、カラー画像を構成する各信号に関して、網点
の特徴を有するか否かの判定を行い、それらの結果に基
づいて注目画素が網点画素か否かの判定を行うことで、
カラー網点の分離精度を上げることができるという効果
がある。

【０１３０】また、この発明の第４および第１４の発明
によれば、変化回数カウント、最大信号レベル差検出お
よびパターンマッチングによるエッジ検出を併用するこ
とによって、文字領域の特徴量を適切に算出し、従来の
網点領域と文字領域における誤判定を低減する効果があ
る。

【０１３１】また、入力された画像信号に高域強調を行
った後、Ｐ値化した信号において、パターンマッチング
を行うことによって、文字領域のもつエッジの連続性を
適切に検出するという効果がある。

【０１３２】また、入力された画像信号に高域強調を行
った後、Ｐ値化した信号において、変化回数をカウント
することによって、文字領域のもつ特性を適切に検出す
るという効果がある。

【０１３３】また、この発明の第５および第１５の発明
によれば、カラー画像を構成する各信号に関して、変化
回数カウント、最大信号レベル差検出、パターンマッチ
ングによるエッジ検出を行い、それらの結果に基づいて
注目画素が文字画素か否かの判定を行うことで、黒文字
だけでなく、カラー文字領域に関しても分離精度を上げ
ることができるという効果がある。

【０１３４】また、この発明の第６および第１６の発明
によれば、上述の網点領域識別処理および文字領域識別
処理以外に、割合カウント、変化回数カウント、最大信
号レベル差検出、パターンマッチングによるエッジ検出
を用いた処理を併用することで、文字領域における誤判
定を低減する効果がある。

【０１３５】また、入力された画像信号に高域強調を行
った後、Ｐ値化を行い最上位レベルに含まれる画素及び
最下位レベルに含まれる画素をカウントする割合カウン
トを併用することで、上述の文字領域識別処理を用いた
識別結果に文字領域を適切に追加補正し、結果として写
真領域の分離精度を上げるという効果がある。

【０１３６】また、この発明の第７および第１７の発明
によれば、カラー画像を構成する各信号に関して、割合
カウント、変化回数、最大信号レベル差検出、パターン
マッチングによるエッジ検出を行い、それらの結果に基
づいて注目画素が文字画素か否かを追加判定すること
で、黒文字だけでなく、カラー文字領域に関しても分離
精度を上げることができるという効果がある。

【０１３７】また、この発明の第８および第１８の発明
によれば、注目画素を含むウインドウにおいて、網点と
判定された画素と文字と判定された画素をカウントし、
その結果に基づいて、文字領域に適用する高域強調フイ
ルタおよび網点候補領域に適用するローパスフイルタの
パラメータを変化させることで、例えば網点と判定され
た領域と文字と判定された領域が隣合うような誤判定が
存在した場合であっても画質を劣化させることなく、出
力することができるという効果がある。

【０１３８】また、写真領域と判定された画素に対して
も、弱い高域強調フイルタを適用することによって、写
真領域と文字領域における誤判定による画質劣化を低減
でき、また例えばカラーハードコピー機器に応用する場
合、より鮮明な出力画像を得ることができるという効果
がある。

【０１３９】また、この発明の第９および第１９の発明
によれば、文字と判定された領域、網点と判定された領
域、写真と判定された領域にそれぞれ、ＭＨ符号化、平
滑化処理を併用したＪＰＥＧ方式符号化、ＪＰＥＧ方式
符号化を適用することによって、それぞれの領域の特徴
を保存した高効率な符号化を行うことができるという効
果がある。

【０１４０】また、この発明の第１０および第２０の発
明によれば、文字と判定された領域、網点と判定された
領域、写真と判定された領域にそれぞれ、固定閾値など
を用いた２値化処理、平滑化処理を併用したディザ処
理、ディザ処理を適用することによって、それぞれの領
域の特徴に応じた適切な２値化を行うことができるとい
う効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の一実施例による画像領域分離方法
の処理工程を示すフローチャートである。

【図２】 この発明で使用される注目画素を中心にした
各種ウインドウの例を示す図である。

【図３】 注目画素を中心にした３×３のウインドウに
関して注目画素周辺の画素の参照例を示す図である。

【図４】 この発明による画像領域分離処理における網
点識別処理中で網点の特徴量を算出する際に注目画素に
対して参照する周辺画素の例を示す図である。

【図５】 この発明の一実施例による画像領域分離装置
を備えた画像処理装置の構成を示す図である。

【図６】 この発明の一実施例による画像領域分離回路
の構成を示す図である。

【図７】 この発明の一実施例による画像領域分離回路
中の網点識別回路の構成を示す図である。

【図８】 この発明の一実施例による画像領域分離回路
中の文字識別回路の構成を示す図である。

【図９】 この発明の文字識別回路中のパターンマッチ
ングにおいて参照するパターンの例を示す図である。

【図１０】 この発明の文字識別回路中の変化回数カウ
ントおよび割合カウントの動作を説明するための図であ
る。

【図１１】 この発明の画像領域分離装置を備えた画像
処理装置の別の実施例の構成を示す図である。

【図１２】 この発明の画像領域分離装置を備えた画像
処理装置のさらに別の実施例の構成を示す図である。

【図１３】 この発明のディザ処理回路において用いる
マトリックスの図である。

【図１４】 従来の画像領域分離方式を示す図である。

【符号の説明】

１ 平滑化回路、１ａ、３ａ ＪＰＥＧ符号化回路、１
ｂ、３ｂ ディザ処理回路、２ 強高域強調回路、２ａ
ＭＨ符号化回路、３ 弱高域強調回路、４画像領域分
離回路、５ 切替器、６ａ 高域強調回路、６ｂ ３値
化回路、７網点識別回路、８ 文字識別回路、９ 補正
回路、７１ 最大値判定回路、７２最小値判定回路、７
３ａ、７３ｂ 平均値回路、７４、７７ａ、７７ｂ 論
理積回路、７５、７８、８７ 論理和回路、７６ａ、７
６ｂ 比較器、８１ パターンマッチング回路、８２
割合カウンタ、８３ 変化回数カウンタ、８４ 最大信
号レベル差検出回路、８５ 第１の判定回路、８６ 第
２の判定回路。

Claims (20)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像中の注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウイ
   ンドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の特
   徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを検
   出する網点特徴量抽出工程と、 上記注目画素を含むＭ₂×Ｎ₂のウインドウについて、ウ
   インドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を
   求める最大信号レベル差検出工程と、 画像信号を高域強調する高域強調工程と、 高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)する
   Ｐ値化工程と、 このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₃×Ｎ₃
   のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較か
   ら上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ
   検出工程と、 上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₄×Ｎ₄
   のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルで
   あれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウント
   し、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素
   の割合をカウントする割合カウント工程と、 上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₅×Ｎ₅
   のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベル
   への変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化
   回数の和をカウントする変化回数カウント工程と、 上記網点特徴量抽出工程、最大信号レベル差検出工程、
   エッジ検出工程、割合カウント工程および変化回数カウ
   ント工程の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補
   画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ
   ₆×Ｎ₆のブロックに含まれる画素の分類結果に基づい
   て、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のい
   ずれかを識別する補正工程と、 を備えたことを特徴とする画像領域分離方法。
2. 【請求項２】 上記網点特徴量抽出工程において、上記
   注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウインドウについて、注目画
   素がウインドウ内で最大レベルの信号であるか、もしく
   は最小レベルの信号であるかを判定し、さらに上記ウイ
   ンドウに含まれる注目画素以外の画素に関して、ビット
   で表した画素値の論理和および論理積を計算することに
   よる上記所定の論理演算により注目画素が網点候補画素
   であるか否かを判定し、 さらに、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づ
   いて補正を行う網点候補画素判定工程をさらに備えたこ
   とを特徴とする請求項１に記載の画像領域分離方法。
3. 【請求項３】 上記画像がカラー画像であって、上記網
   点特徴量抽出工程において、上記カラー画像を構成する
   各信号に関してそれぞれ網点候補画素か否かの判定を行
   い、各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と判
   定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像領域分離方法。
4. 【請求項４】 網点候補画素と判定されなかった画素に
   関して、上記変化回数カウント工程におけるカウント値
   が閾値ｔｈ₁より小さく、上記最大信号レベル差検出工
   程における最大信号レベル差がある閾値ｔｈ₂より大き
   く、上記エッジ検出工程において注目画素周辺にエッジ
   と判定された画素が閾値ｔｈ₃以上存在する場合に文字
   候補画素と判定する文字候補画素判定工程を備えたこと
   を特徴とする請求項１に記載の画像領域分離方法。
5. 【請求項５】 上記画像がカラー画像であって、上記変
   化回数カウント工程、最大信号レベル差検出工程および
   エッジ検出工程において、上記カラー画像を構成する各
   信号に関してそれぞれ判定を行い、上記文字候補画素判
   定工程において、上記変化回数カウント工程でカウント
   値がすべて上記閾値ｔｈ₁より小さく、上記最大信号レ
   ベル差検出工程で各信号の内の１つ以上に関して最大信
   号レベル差が上記閾値ｔｈ₂より大きく、上記エッジ検
   出工程で注目画素周辺にエッジと判定された画素が上記
   閾値ｔｈ₃以上存在する場合に文字候補画素と判定する
   ことを特徴とする請求項４に記載の画像領域分離方法。
6. 【請求項６】 網点候補画素とも文字候補画素とも判定
   されなかった画素に関して、上記割合カウント工程にお
   いてカウント値が０もしくは閾値ｔｈ₄より大きく、上
   記変化回数カウント工程においてカウント値が閾値ｔｈ
   ₅より小さく、上記最大信号レベル検出工程において最
   大信号レベル差が上記閾値ｔｈ₂より大きく、上記エッ
   ジ検出工程において注目画素周辺にエッジと判定された
   画素が上記閾値ｔｈ₃以上存在する場合に文字候補画素
   と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と判
   定する写真候補画素判定工程を備えたことを特徴とする
   請求項１に記載の画像領域分離方法。
7. 【請求項７】 上記画像がカラー画像であって、上記変
   化回数カウント工程、最大信号レベル差検出工程、エッ
   ジ検出工程および分割カウント工程において、上記カラ
   ー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行い、
   上記写真候補画素判定工程において、上記分割カウント
   工程でカラー画像を構成する各信号の内、１つ以上の信
   号に関してカウント値が０もしくは上記閾値ｔｈ₄より
   大きく、上記変化回数カウント工程でカラー画像を構成
   する信号のすべてに関してカウント値が閾値ｔｈ₅より
   小さく、上記最大信号レベル差検出工程で各信号の内、
   １つ以上の信号に関して最大信号レベル差が上記閾値ｔ
   ｈ₂より大きく、かつ上記エッジ検出工程で注目画素周
   辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ₃以上存在
   する場合に注目画素を文字候補画素と判定し、それ以外
   の画素については写真候補画素と判定することを特徴と
   する請求項６に記載の画像領域分離方法。
8. 【請求項８】 請求項１ないし７のいずれかに記載の画
   像領域分離を行う画像領域分離工程と、 網点領域と判定された領域に対してモアレを抑制するた
   めの平滑化を行う平滑化工程と、 文字領域と判定された領域に対して強い高域強調を行う
   強高域強調工程と、 写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調を行う
   弱高域強調工程と、 注目画素を中心としたＭ₇×Ｎ₇のウインドウについて、
   網点候補画素と判定された画素と文字候補画素と判定さ
   れた画素をカウントし、その結果に基づいて、上記平滑
   化工程、強高域強調工程および弱高域強調工程でのパラ
   メータを変化させるパラメータ調整工程と、 を備えたことを特徴とする画像処理方法。
9. 【請求項９】 請求項１ないし７のいずれかに記載の画
   像領域分離を行う画像領域分離工程と、 分離結果に基づいて、 文字領域に２値化を行った後、２値データの圧縮アルゴ
   リズムを施す文字領域処理工程と、 写真領域に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを
   施す写真領域処理工程と、 網点領域にローパスフィルタリングを行った後に多値デ
   ータに適した画像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理
   工程と、 を備え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部
   分の画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化
   を行うことを特徴とする画像処理方法。
10. 【請求項１０】 請求項１ないし７のいずれかに記載の
    画像領域分離を行う画像領域分離工程と、 分離結果に基づいて、 文字領域に固定閾値を用いた２値化アルゴリズムを施す
    文字領域処理工程と、 写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを
    施す写真領域処理工程と、 網点領域にローパスフィルタリングを行った後に画像２
    値化アルゴリズムを施す網点領域処理工程と、 を備え、高品質な２画像データを得ることを特徴とする
    画像処理方法。
11. 【請求項１１】 画像中の注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウ
    インドウについて、所定の論理演算を用いて網点領域の
    特徴量を抽出して上記注目画素が網点候補画素か否かを
    検出する網点特徴量抽出手段と、 上記注目画素を含むＭ₂×Ｎ₂のウインドウについて、ウ
    インドウ内の画像信号の最大レベルと最小レベルの差を
    求める最大信号レベル差検出手段と、 画像信号を高域強調する高域強調手段と、 高域強調された画像信号をＰ値化(但しＰは自然数)する
    Ｐ値化手段と、 このＰ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₃×Ｎ₃
    のウインドウについて、所定の信号パターンとの比較か
    ら上記注目画素がエッジ画像が否かの検出を行うエッジ
    検出手段と、 上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₄×Ｎ₄
    のウインドウについて、上記注目画素が最上位レベルで
    あれば最上位レベルに含まれる画素の割合をカウント
    し、最下位レベルであれば最下位レベルに含まれる画素
    の割合をカウントする割合カウント手段と、 上記Ｐ値化信号において、上記注目画素を含むＭ₅×Ｎ₅
    のウインドウについて、最上位レベルから最下位レベル
    への変化回数と最下位レベルから最上位レベルへの変化
    回数の和をカウントする変化回数カウント手段と、 上記網点特徴量抽出手段、最大信号レベル差検出手段、
    エッジ検出手段、割合カウント手段および変化回数カウ
    ント手段の計測結果に基づいて上記注目画素を網点候補
    画素、文字候補画素、写真候補画素に分類し、さらにＭ
    ₆×Ｎ₆のブロックに含まれる画素の分類結果に基づい
    て、上記ブロックが網点領域、文字領域、写真領域のい
    ずれかを識別する補正手段と、 を備えたことを特徴とする画像領域分離装置。
12. 【請求項１２】 上記網点特徴量抽出手段において、上
    記注目画素を含むＭ₁×Ｎ₁のウインドウについて、注目
    画素がウインドウ内で最大レベルの信号であるか、もし
    くは最小レベルの信号であるかを判定し、さらに上記ウ
    インドウに含まれる注目画素以外の画素に関して、ビッ
    トで表した画素値の論理和および論理積を計算すること
    による上記所定の論理演算により注目画素が網点候補画
    素であるか否かを判定し、 さらに、上記注目画素の横並びの画素の判定結果に基づ
    いて補正を行う網点候補画素判定手段をさらに備えたこ
    とを特徴とする請求項１１に記載の画像領域分離装置。
13. 【請求項１３】 上記画像がカラー画像であって、上記
    網点特徴量抽出手段において、上記カラー画像を構成す
    る各信号に関してそれぞれ網点候補画素か否かの判定を
    行い、各信号の内、ただ１つの信号のみ網点候補画素と
    判定された場合に、当該画素を網点候補画素と再判定す
    ることを特徴とする請求項１２に記載の画像領域分離装
    置。
14. 【請求項１４】 網点候補画素と判定されなかった画素
    に関して、上記変化回数カウント手段におけるカウント
    値が閾値ｔｈ₁より小さく、上記最大信号レベル差検出
    手段における最大信号レベル差がある閾値ｔｈ₂より大
    きく、上記エッジ検出手段において注目画素周辺にエッ
    ジと判定された画素が閾値ｔｈ₃以上存在する場合に文
    字候補画素と判定する文字候補画素判定手段を備えたこ
    とを特徴とする請求項１１に記載の画像領域分離装置。
15. 【請求項１５】 上記画像がカラー画像であって、上記
    変化回数カウント手段、最大信号レベル差検出手段およ
    びエッジ検出手段において、上記カラー画像を構成する
    各信号に関してそれぞれ判定を行い、上記文字候補画素
    判定手段において、上記変化回数カウント手段でカウン
    ト値がすべて上記閾値ｔｈ₁より小さく、上記最大信号
    レベル差検出手段で各信号の内の１つ以上に関して最大
    信号レベル差が上記閾値ｔｈ₂より大きく、上記エッジ
    検出手段で注目画素周辺にエッジと判定された画素が上
    記閾値ｔｈ₃以上存在する場合に文字候補画素と判定す
    ることを特徴とする請求項１４に記載の画像領域分離装
    置。
16. 【請求項１６】 網点候補画素とも文字候補画素とも判
    定されなかった画素に関して、上記割合カウント手段に
    おいてカウント値が０もしくは閾値ｔｈ₄より大きく、
    上記変化回数カウント手段においてカウント値が閾値ｔ
    ｈ₅より小さく、上記最大信号レベル検出手段において
    最大信号レベル差が上記閾値ｔｈ₂より大きく、上記エ
    ッジ検出手段において注目画素周辺にエッジと判定され
    た画素が上記閾値ｔｈ₃以上存在する場合に文字候補画
    素と判定し、それ以外の画素については写真候補画素と
    判定する写真候補画素判定手段を備えたことを特徴とす
    る請求項１１に記載の画像領域分離装置。
17. 【請求項１７】 上記画像がカラー画像であって、上記
    変化回数カウント手段、最大信号レベル差検出手段、エ
    ッジ検出手段および分割カウント手段において、上記カ
    ラー画像を構成する各信号に関してそれぞれ判定を行
    い、上記写真候補画素判定手段において、上記分割カウ
    ント手段でカラー画像を構成する各信号の内、１つ以上
    の信号に関してカウント値が０もしくは上記閾値ｔｈ₄
    より大きく、上記変化回数カウント手段でカラー画像を
    構成する信号のすべてに関してカウント値が閾値ｔｈ₅
    より小さく、上記最大信号レベル差検出手段で各信号の
    内、１つ以上の信号に関して最大信号レベル差が上記閾
    値ｔｈ₂より大きく、かつ上記エッジ検出手段で注目画
    素周辺にエッジと判定された画素が上記閾値ｔｈ₃以上
    存在する場合に注目画素を文字候補画素と判定し、それ
    以外の画素については写真候補画素と判定することを特
    徴とする請求項１６に記載の画像領域分離装置。
18. 【請求項１８】 請求項１ないし７のいずれかに記載の
    画像領域分離を行う画像領域分離手段と、 網点領域と判定された領域に対してモアレを抑制するた
    めの平滑化を行う平滑化手段と、 文字領域と判定された領域に対して強い高域強調を行う
    強高域強調手段と、 写真領域と判定された領域に対して弱い高域強調を行う
    弱高域強調手段と、 注目画素を中心としたＭ₇×Ｎ₇のウインドウについて、
    網点候補画素と判定された画素と文字候補画素と判定さ
    れた画素をカウントし、その結果に基づいて、上記平滑
    化手段、強高域強調手段および弱高域強調手段でのパラ
    メータを変化させるパラメータ調整手段と、 を備えたことを特徴とする画像処理装置。
19. 【請求項１９】 請求項１ないし７のいずれかに記載の
    画像領域分離を行う画像領域分離手段と、 分離結果に基づいて、 文字領域に２値化を行った後、２値データの圧縮アルゴ
    リズムを施す文字領域処理手段と、 写真領域に多値データに適した画像圧縮アルゴリズムを
    施す写真領域処理手段と、 網点領域にローパスフィルタリングを行った後に多値デ
    ータに適した画像圧縮アルゴリズムを施す網点領域処理
    手段と、 を備え、文字部分のエッジを保存し、写真部分や網点部
    分の画質を劣化させることなく、高効率なデータ符号化
    を行うことを特徴とする画像処理装置。
20. 【請求項２０】 請求項１ないし７のいずれかに記載の
    画像領域分離を行う画像領域分離手段と、 分離結果に基づいて、 文字領域に固定閾値を用いた２値化アルゴリズムを施す
    文字領域処理手段と、 写真領域にディザ法を用いた画像２値化アルゴリズムを
    施す写真領域処理手段と、 網点領域にローパスフィルタリングを行った後に画像２
    値化アルゴリズムを施す網点領域処理手段と、 を備え、高品質な２画像データを得ることを特徴とする
    画像処理装置。