JPH0844873A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
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- JPH0844873A JPH0844873A JP7214557A JP21455795A JPH0844873A JP H0844873 A JPH0844873 A JP H0844873A JP 7214557 A JP7214557 A JP 7214557A JP 21455795 A JP21455795 A JP 21455795A JP H0844873 A JPH0844873 A JP H0844873A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像の特徴に応じた画像処理を行う際に、誤
判定によるノイズの影響を除去し、処理のバラツキを防
止することができる画像処理装置を提供することを目的
とする。 【解決手段】 画像を小領域に分離し、該小領域の特徴
に応じて画像処理を行う画像処理装置において、前記小
領域の特徴に応じて画像を複数の矩形に分割し（分割回
路７）、前記分割回路７により分割された複数の矩形同
士の関係を抽出し（演算回路８，９）、前記演算回路８
により抽出された関係に基づいて、前記複数の矩形を統
合する（比較器１０）。
判定によるノイズの影響を除去し、処理のバラツキを防
止することができる画像処理装置を提供することを目的
とする。 【解決手段】 画像を小領域に分離し、該小領域の特徴
に応じて画像処理を行う画像処理装置において、前記小
領域の特徴に応じて画像を複数の矩形に分割し（分割回
路７）、前記分割回路７により分割された複数の矩形同
士の関係を抽出し（演算回路８，９）、前記演算回路８
により抽出された関係に基づいて、前記複数の矩形を統
合する（比較器１０）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像処理装置、特に
画像を異なる領域に分離して処理する画像処理装置に関
するものである。
画像を異なる領域に分離して処理する画像処理装置に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像領域の分離の方法は、特公昭
５８−３３７４号等に記載されているように、画素単位
あるいはブロツク単位で画像の特徴を認識して分離する
ように構成されている。
５８−３３７４号等に記載されているように、画素単位
あるいはブロツク単位で画像の特徴を認識して分離する
ように構成されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述従
来例では、画素単位で画像の特徴を認識する場合には、
判定結果にばらつきがあり、例えば文字領域の文字背景
が写真部と判定されたり、写真領域の中に文字部が検出
されたりするため、 （１）フアイリング時等の圧縮効率が悪い。 （２）表示時に切り換えノイズが目立つ。 等の欠点があつた。
来例では、画素単位で画像の特徴を認識する場合には、
判定結果にばらつきがあり、例えば文字領域の文字背景
が写真部と判定されたり、写真領域の中に文字部が検出
されたりするため、 （１）フアイリング時等の圧縮効率が悪い。 （２）表示時に切り換えノイズが目立つ。 等の欠点があつた。
【０００４】又、ブロツク単位で画像の特徴を認識する
場合には、ブロツクが大きくなると判定が大まかとなつ
て、画像全体の特徴を損なうことがあつた。本発明は、
従来の欠点を除去し、画像の特徴に応じた画像処理を行
う際に、誤判定によるノイズの影響を除去し、処理のバ
ラツキを防止することができる画像処理装置を提供する
ことを目的とする。
場合には、ブロツクが大きくなると判定が大まかとなつ
て、画像全体の特徴を損なうことがあつた。本発明は、
従来の欠点を除去し、画像の特徴に応じた画像処理を行
う際に、誤判定によるノイズの影響を除去し、処理のバ
ラツキを防止することができる画像処理装置を提供する
ことを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明の画像処理装置は、画像を小領域に分離し、
該小領域の特徴に応じて画像処理を行う画像処理装置に
おいて、前記小領域の特徴に応じて画像を複数の矩形に
分割する分割手段と、前記分割手段により分割された複
数の矩形同士の関係を抽出する抽出手段と、前記抽出手
段により抽出された関係に基づいて、前記複数の矩形を
統合する矩形統合手段とを備えることを特徴とする。
に、本発明の画像処理装置は、画像を小領域に分離し、
該小領域の特徴に応じて画像処理を行う画像処理装置に
おいて、前記小領域の特徴に応じて画像を複数の矩形に
分割する分割手段と、前記分割手段により分割された複
数の矩形同士の関係を抽出する抽出手段と、前記抽出手
段により抽出された関係に基づいて、前記複数の矩形を
統合する矩形統合手段とを備えることを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】第１Ａ図は本実施の形態の画像処
理装置を構成するミクロ判定部を示すブロツク図であ
る。ＣＣＤ等の光電変換素子およびこれを走査する駆動
系をもつ入力センサ部１で読み取られた画像データは、
遂次Ａ／Ｄ変換部２へ送られる。Ａ／Ｄ変換部２では、
例えば各画素のデータを８ビツトのデジタルデータに変
換する。これにより２５６レベルの階調数をもつデータ
に量子化されたことになる。次に補正回路３において、
入力センサ部１での感度ムラや照明光源による照度ムラ
を補正するために、シユーデイング補正等の補正をデジ
タル演算により行う。次に、この補正処理済の信号はブ
ロツク内最大最小演算回路４に供給される。
理装置を構成するミクロ判定部を示すブロツク図であ
る。ＣＣＤ等の光電変換素子およびこれを走査する駆動
系をもつ入力センサ部１で読み取られた画像データは、
遂次Ａ／Ｄ変換部２へ送られる。Ａ／Ｄ変換部２では、
例えば各画素のデータを８ビツトのデジタルデータに変
換する。これにより２５６レベルの階調数をもつデータ
に量子化されたことになる。次に補正回路３において、
入力センサ部１での感度ムラや照明光源による照度ムラ
を補正するために、シユーデイング補正等の補正をデジ
タル演算により行う。次に、この補正処理済の信号はブ
ロツク内最大最小演算回路４に供給される。
【０００７】ここから、画素単位あるいはブロツク単位
の像域分離を行う訳だが、今回は一例として文字部のエ
ッジ検出法をあげる。ブロツク内最大最小演算回路４で
はｍ×ｎ（ｍ，ｎは正の整数）の画素のマトリツクスで
構成されるブロツク内の画素の濃度の最大値，最少値の
値を演算し出力する。この最大，最小の値はエッジ検出
回路５に供給され、最大値と最小値との差αを閾値Ｓと
比較した後、文字部と判定されたブロツクを出力する。
の像域分離を行う訳だが、今回は一例として文字部のエ
ッジ検出法をあげる。ブロツク内最大最小演算回路４で
はｍ×ｎ（ｍ，ｎは正の整数）の画素のマトリツクスで
構成されるブロツク内の画素の濃度の最大値，最少値の
値を演算し出力する。この最大，最小の値はエッジ検出
回路５に供給され、最大値と最小値との差αを閾値Ｓと
比較した後、文字部と判定されたブロツクを出力する。
【０００８】この画素単位あるいはブロツク単位での像
域分離の手法を“ミクロ判定”とよぶことにする。 こ
こで、第１Ｄ図に本実施の形態の画像処理装置のハード
ウエア構成を示す。１００は本画像処理装置で処理する
デジタル画像データを入力する画像データ入力部、１０
１は本画像処理装置を制御する演算・処理用のＣＰＵ、
１０２はＣＰＵ１０１の動作手順を示す第５図，第６Ａ
図，第６Ｂ図に示すような処理プログラムを格納するＲ
ＯＭ、１０３はＣＰＵ１０１の処理中の一時記憶及び補
助用のＲＡＭ、１０４は画像データを記憶する画像メモ
リ、１０５は画像処理の結果を出力する画像データ出力
部である。
域分離の手法を“ミクロ判定”とよぶことにする。 こ
こで、第１Ｄ図に本実施の形態の画像処理装置のハード
ウエア構成を示す。１００は本画像処理装置で処理する
デジタル画像データを入力する画像データ入力部、１０
１は本画像処理装置を制御する演算・処理用のＣＰＵ、
１０２はＣＰＵ１０１の動作手順を示す第５図，第６Ａ
図，第６Ｂ図に示すような処理プログラムを格納するＲ
ＯＭ、１０３はＣＰＵ１０１の処理中の一時記憶及び補
助用のＲＡＭ、１０４は画像データを記憶する画像メモ
リ、１０５は画像処理の結果を出力する画像データ出力
部である。
【０００９】第５図に上記本例のミクロ判定処理のフロ
ーチヤートを示す。まず、ステツプＳ５０で画像データ
入力部１００より画像メモリ１０４へ画像データを読み
込む。ステツプＳ５１で画素濃度を２５６階調に量子化
し、ステツプＳ５２でシユ−デング補正等のデータ補正
を行う。ステツプＳ５３でｍ×ｎの所定ブロツク内での
画素濃度の最大値Max と最小値Min とを選出する。ステ
ツプＳ５４で最大値Max と最小値Min との差を所定の閾
値Ｓと比較し、閾値より小さければステツプＳ５６で上
記ｍ×ｎブロツクを写真・網点ブロツクと決定し、大き
ければステツプＳ５５で文字ブロツクと決定する。
ーチヤートを示す。まず、ステツプＳ５０で画像データ
入力部１００より画像メモリ１０４へ画像データを読み
込む。ステツプＳ５１で画素濃度を２５６階調に量子化
し、ステツプＳ５２でシユ−デング補正等のデータ補正
を行う。ステツプＳ５３でｍ×ｎの所定ブロツク内での
画素濃度の最大値Max と最小値Min とを選出する。ステ
ツプＳ５４で最大値Max と最小値Min との差を所定の閾
値Ｓと比較し、閾値より小さければステツプＳ５６で上
記ｍ×ｎブロツクを写真・網点ブロツクと決定し、大き
ければステツプＳ５５で文字ブロツクと決定する。
【００１０】ステツプＳ５７では、全画像領域の判定を
終了したかをチエツクし、まだの場合はステツプＳ５３
に戻つて、ステツプＳ５３〜Ｓ５７を繰り返す。終了し
た場合はステツプＳ５８でミクロ判定の結果を出力す
る。実際にはこの結果はＲＡＭ１０３に記憶される。一
方、以上示した従来から提案されている像域分離のミク
ロ判定の結果をもとに、大領域に像域分離する手法をミ
クロ判定に対し“マクロ判定”とよぶことにする。以
下、前記のミクロ判定の出力を用いてマクロ判定を行う
手法を説明する。
終了したかをチエツクし、まだの場合はステツプＳ５３
に戻つて、ステツプＳ５３〜Ｓ５７を繰り返す。終了し
た場合はステツプＳ５８でミクロ判定の結果を出力す
る。実際にはこの結果はＲＡＭ１０３に記憶される。一
方、以上示した従来から提案されている像域分離のミク
ロ判定の結果をもとに、大領域に像域分離する手法をミ
クロ判定に対し“マクロ判定”とよぶことにする。以
下、前記のミクロ判定の出力を用いてマクロ判定を行う
手法を説明する。
【００１１】第１Ｂ図は本実施の形態の画像処理装置を
構成するマクロ判定部の一例を示すブロツク図である。
ミクロ判定の結果は、まず前処理回路６に供給され、マ
クロ判定の処理の負荷を軽減するために、データが歪曲
しない程度にミクロ判定で文字部として検出されなかつ
た文字部の埋め合わせや、文字部でないのに文字部とし
て誤判定されたことを思わせる箇所の削除などが行われ
る。そして、文字部として残されたところを、矩形分割
回路７で矩形（正方形も矩形として認めることとする）
に分割し、分割された矩形を点対称な２つの角の座標で
示す。本例で矩形の左上の角と右下の角の座標でその矩
形の位置・形状を示すが、これに限定はされない。
構成するマクロ判定部の一例を示すブロツク図である。
ミクロ判定の結果は、まず前処理回路６に供給され、マ
クロ判定の処理の負荷を軽減するために、データが歪曲
しない程度にミクロ判定で文字部として検出されなかつ
た文字部の埋め合わせや、文字部でないのに文字部とし
て誤判定されたことを思わせる箇所の削除などが行われ
る。そして、文字部として残されたところを、矩形分割
回路７で矩形（正方形も矩形として認めることとする）
に分割し、分割された矩形を点対称な２つの角の座標で
示す。本例で矩形の左上の角と右下の角の座標でその矩
形の位置・形状を示すが、これに限定はされない。
【００１２】分割された各矩形は、まず矩形中心点間距
離演算回路８で他の矩形との中心点間の距離が演算さ
れ、次に演算回路９では、矩形同士の面積の積を演算し
て、その面積の積を前記矩形中心点間距離演算回路８の
結果の２乗で除算する。演算回路９による演算結果を所
定の閾値Ｔ1 と比較する比較器１０に送つて、その比較
結果により、この２つの矩形を外接矩形で統合して新た
な１つの矩形とする。
離演算回路８で他の矩形との中心点間の距離が演算さ
れ、次に演算回路９では、矩形同士の面積の積を演算し
て、その面積の積を前記矩形中心点間距離演算回路８の
結果の２乗で除算する。演算回路９による演算結果を所
定の閾値Ｔ1 と比較する比較器１０に送つて、その比較
結果により、この２つの矩形を外接矩形で統合して新た
な１つの矩形とする。
【００１３】以上の統合方法を、すべての矩形間で（ま
たは１部の矩形間で）実施して、大領域の像域分離判定
結果が得られる。以下、マクロ判定の処理の各ブロツク
における手法の一例を具体的に示す。まずマクロ判定の
負荷を軽減するための前処理として、前処理回路６では
第２Ａ図，第２Ｂ図のような処理を組み合せる手法をと
つた。第２Ａ図は、白ブロツクの上下左右斜め８方向の
ブロツク全てが白の場合以外は黒に転写する処理を示し
ており、第２Ｂ図は黒ブロツクの上下左右斜め８方向の
ブロツク全てが黒の場合以外は白に反転する処理を示し
ている（図中黒は＊で示す）。つまり、第２Ａ図は領域
を太らせる方向に、第２Ｂ図は痩せさせる方向に進める
処理となつている。第２Ａ図のような処理を施すとノイ
ズである小領域や細長い領域などが埋り、その後第２Ａ
図のような処理を施しても一度埋つた領域は痩せないた
め、ミクロ判定であまりに細かく判定結果がばらついて
いる所をまとめることができる。
たは１部の矩形間で）実施して、大領域の像域分離判定
結果が得られる。以下、マクロ判定の処理の各ブロツク
における手法の一例を具体的に示す。まずマクロ判定の
負荷を軽減するための前処理として、前処理回路６では
第２Ａ図，第２Ｂ図のような処理を組み合せる手法をと
つた。第２Ａ図は、白ブロツクの上下左右斜め８方向の
ブロツク全てが白の場合以外は黒に転写する処理を示し
ており、第２Ｂ図は黒ブロツクの上下左右斜め８方向の
ブロツク全てが黒の場合以外は白に反転する処理を示し
ている（図中黒は＊で示す）。つまり、第２Ａ図は領域
を太らせる方向に、第２Ｂ図は痩せさせる方向に進める
処理となつている。第２Ａ図のような処理を施すとノイ
ズである小領域や細長い領域などが埋り、その後第２Ａ
図のような処理を施しても一度埋つた領域は痩せないた
め、ミクロ判定であまりに細かく判定結果がばらついて
いる所をまとめることができる。
【００１４】次に、小矩形分割回路７での黒ブロツクを
小矩形に分割する方法の一例を第３図に示す。３１は画
像の走査を示し、この走査中に黒ブロツクのランレング
スを検出し、そのランレングスを１辺とする最大の矩形
を切り出す手法を示している。この手法により、矩形３
２から矩形３５まで順番に小矩形として切り出されてい
く。
小矩形に分割する方法の一例を第３図に示す。３１は画
像の走査を示し、この走査中に黒ブロツクのランレング
スを検出し、そのランレングスを１辺とする最大の矩形
を切り出す手法を示している。この手法により、矩形３
２から矩形３５まで順番に小矩形として切り出されてい
く。
【００１５】最後に、本例の矩形中心点間距離演算回路
８，演算回路９及び比較器１０により、分割された小矩
形を統合する手法の一例を第４Ａ図に示す。４１ａ，４
１ｂは分割された小矩形を示し、各々の中心点が４２
ａ，４２ｂである。いま、矩形の中心点４２ａ，４２ｂ
間の距離をＤ、各々の矩形の面積Ｓ1 ，Ｓ2 とすると、
所定の閾値Ｔ1 と比較して、以下に示す式（１）を満た
した場合、この２つの矩形を外接矩形として総合する
（以下第１条件という）。
８，演算回路９及び比較器１０により、分割された小矩
形を統合する手法の一例を第４Ａ図に示す。４１ａ，４
１ｂは分割された小矩形を示し、各々の中心点が４２
ａ，４２ｂである。いま、矩形の中心点４２ａ，４２ｂ
間の距離をＤ、各々の矩形の面積Ｓ1 ，Ｓ2 とすると、
所定の閾値Ｔ1 と比較して、以下に示す式（１）を満た
した場合、この２つの矩形を外接矩形として総合する
（以下第１条件という）。
【００１６】 Ｔ1 ＜（Ｓ1 ×Ｓ2 ）／Ｄ2 …（１） 式（１）からもわかるように、２つの矩形を同領域とし
て統合しようとする場合に、離れすぎていればＤが大き
いため統合されず、２つの矩形が離れていても各々の矩
形の面積が大きければ同領域の可能性が高く、（Ｓ1 ×
Ｓ2 ）が大きくなつて統合される。
て統合しようとする場合に、離れすぎていればＤが大き
いため統合されず、２つの矩形が離れていても各々の矩
形の面積が大きければ同領域の可能性が高く、（Ｓ1 ×
Ｓ2 ）が大きくなつて統合される。
【００１７】ただし、統合条件の式（１）はこれに限る
ものではない。この式（１）は、距離の離れている矩形
は統合しないが、矩形の面積が大きければ同領域と認め
ることを示す一例としてあげたにすぎず、同様の概念を
示す式、例えば分母を３乗にするなどの処理方法も考え
られる。第６Ａ図に上記本例のマクロ判定処理のフロー
チヤートを示す。
ものではない。この式（１）は、距離の離れている矩形
は統合しないが、矩形の面積が大きければ同領域と認め
ることを示す一例としてあげたにすぎず、同様の概念を
示す式、例えば分母を３乗にするなどの処理方法も考え
られる。第６Ａ図に上記本例のマクロ判定処理のフロー
チヤートを示す。
【００１８】まず、ステツプＳ６０で前記ミクロ判定の
結果をＲＡＭ１０３より読み出す。ステツプＳ６１でブ
ロツク間にある小領域の穴うめ等の前処理を行い、ステ
ツプＳ６２でミクロ判定の結果に基づき、同じ判定結果
の集りを小矩形として分割する。本例では文字ブロツク
を基に小矩形を作つている。ステツプＳ６３で分割され
た小矩形の内の隣り合う２つの矩形の中心点間の距離を
算出し、ステツプＳ６４で両矩形の面積を算出する。
結果をＲＡＭ１０３より読み出す。ステツプＳ６１でブ
ロツク間にある小領域の穴うめ等の前処理を行い、ステ
ツプＳ６２でミクロ判定の結果に基づき、同じ判定結果
の集りを小矩形として分割する。本例では文字ブロツク
を基に小矩形を作つている。ステツプＳ６３で分割され
た小矩形の内の隣り合う２つの矩形の中心点間の距離を
算出し、ステツプＳ６４で両矩形の面積を算出する。
【００１９】ステツプＳ６５では、両矩形の面積の積を
中心点間の距離の２乗で割つた値を、所定の閾値Ｔ1 と
比較する。比較結果から閾値Ｔ1 より大きい場合は、統
合すべき矩形としてステツプＳ６６で統合された新た矩
形を作成する。ステツプＳ６７で全画像領域を処理した
か否かを判断し、まだの場合はステツプＳ６３に戻つ
て、ステツプＳ６３〜Ｓ６７を繰り返す。尚、この処理
の終了の判断を上記全領域ではなく、統合されるべき矩
形がなくなるまで繰り返すようにすれば、簡潔な分割が
達成される。
中心点間の距離の２乗で割つた値を、所定の閾値Ｔ1 と
比較する。比較結果から閾値Ｔ1 より大きい場合は、統
合すべき矩形としてステツプＳ６６で統合された新た矩
形を作成する。ステツプＳ６７で全画像領域を処理した
か否かを判断し、まだの場合はステツプＳ６３に戻つ
て、ステツプＳ６３〜Ｓ６７を繰り返す。尚、この処理
の終了の判断を上記全領域ではなく、統合されるべき矩
形がなくなるまで繰り返すようにすれば、簡潔な分割が
達成される。
【００２０】処理を終了するとステツプＳ６７からステ
ツプＳ６８に進んで、マクロ判定の結果を再びＲＡＭ１
０３に記憶する。本例では示さなかつたが、この後各画
像処理に従つて、このＲＡＭ１０３内の分割データを利
用した処理、例えば分割領域内と外とを異なるマトリク
スのデイザ処理を行う等の処理が行われる。第１Ｃ図は
本実施の形態の画像処理装置を構成するマクロ判定部の
他の例を示すブロツク図である。
ツプＳ６８に進んで、マクロ判定の結果を再びＲＡＭ１
０３に記憶する。本例では示さなかつたが、この後各画
像処理に従つて、このＲＡＭ１０３内の分割データを利
用した処理、例えば分割領域内と外とを異なるマトリク
スのデイザ処理を行う等の処理が行われる。第１Ｃ図は
本実施の形態の画像処理装置を構成するマクロ判定部の
他の例を示すブロツク図である。
【００２１】前処理回路６，小矩形分割回路７と矩形中
心点間距離演算回路８の動作は、前例と同様である。
矩形中心点間距離演算回路８の演算結果は、比較器１１
において任意の閾値Ｔ2 と比較され、小されば矩形間隙
演算回路１２に供給される。ここでは、矩形中心点間距
離演算回路８，比較器１１で統合条件にかなつた矩形同
士を外接矩形として統合したと仮定した時の面積Ｓ3 に
対する、統合により新に領域に加えられる面積Ｓ4 との
比較Ｐが演算され、この演算結果が比較器１３において
任意の閾値Ｔ3 と比較され、小さければこの２つの矩形
を外接する矩形で統合して新たな１つの矩形領域とす
る。
心点間距離演算回路８の動作は、前例と同様である。
矩形中心点間距離演算回路８の演算結果は、比較器１１
において任意の閾値Ｔ2 と比較され、小されば矩形間隙
演算回路１２に供給される。ここでは、矩形中心点間距
離演算回路８，比較器１１で統合条件にかなつた矩形同
士を外接矩形として統合したと仮定した時の面積Ｓ3 に
対する、統合により新に領域に加えられる面積Ｓ4 との
比較Ｐが演算され、この演算結果が比較器１３において
任意の閾値Ｔ3 と比較され、小さければこの２つの矩形
を外接する矩形で統合して新たな１つの矩形領域とす
る。
【００２２】今回は矩形中心点間の距離を任意の閾値と
比較してから矩形間隙を任意の閾値と比較する方法をと
つたが、逆でも同様の結果が得られる。以上の統合方法
を全ての矩形間で（または１部の矩形間で）施して大領
域の像域分離判定結果が得られる。本例で分離された小
矩形を統合する手法の一例を第４Ａ図〜第４Ｄ図に示
す。
比較してから矩形間隙を任意の閾値と比較する方法をと
つたが、逆でも同様の結果が得られる。以上の統合方法
を全ての矩形間で（または１部の矩形間で）施して大領
域の像域分離判定結果が得られる。本例で分離された小
矩形を統合する手法の一例を第４Ａ図〜第４Ｄ図に示
す。
【００２３】第４Ａ図は、前述したように、矩形の中心
点間の距離Ｄが、ある閾値Ｔ2 よりも小さければ統合す
る方法（以下第２条件という）である。第４Ｂ図は、２
つの矩形を統合したと想定した時の統合後の矩形の面積
Ｓ3 に対する、新たに統合される領域の面積Ｓ4 の比率
Ｐが、任意の閾値Ｔ3 よりも小さければ統合する方法
（以下第３条件という）である。第２条件の手法では、
第４Ｃ図のように、同じ統合条件のもとで新たに統合さ
れる領域（斜線部）が一定でないという欠点があり、第
３条件の手法では、第４Ｄ図のように、一つの矩形が大
きいと新たに統合される領域（斜線部）が大きくなつて
しまうという欠点がある。
点間の距離Ｄが、ある閾値Ｔ2 よりも小さければ統合す
る方法（以下第２条件という）である。第４Ｂ図は、２
つの矩形を統合したと想定した時の統合後の矩形の面積
Ｓ3 に対する、新たに統合される領域の面積Ｓ4 の比率
Ｐが、任意の閾値Ｔ3 よりも小さければ統合する方法
（以下第３条件という）である。第２条件の手法では、
第４Ｃ図のように、同じ統合条件のもとで新たに統合さ
れる領域（斜線部）が一定でないという欠点があり、第
３条件の手法では、第４Ｄ図のように、一つの矩形が大
きいと新たに統合される領域（斜線部）が大きくなつて
しまうという欠点がある。
【００２４】そこで、本例では第２条件の手法と第３条
件の手法を組み合せた統合を行い、それぞれの欠点を相
殺する手法をとつた。つまり、第２条件である閾値Ｔ2
と第３条件である閾値Ｔ3 とを調整することにより、第
４Ｃ図の場合は第２条件には合格しても、第３条件では
新たに統合される領域が大きいため統合されず、また第
４Ｄ図の場合は、第３条件には合格しても、第２条件で
は、一つの矩形が大きいと中心点間の距離が大きくなる
ため統合されなくなり、欠点が克服できる。
件の手法を組み合せた統合を行い、それぞれの欠点を相
殺する手法をとつた。つまり、第２条件である閾値Ｔ2
と第３条件である閾値Ｔ3 とを調整することにより、第
４Ｃ図の場合は第２条件には合格しても、第３条件では
新たに統合される領域が大きいため統合されず、また第
４Ｄ図の場合は、第３条件には合格しても、第２条件で
は、一つの矩形が大きいと中心点間の距離が大きくなる
ため統合されなくなり、欠点が克服できる。
【００２５】第６Ｂ図に上記他例のマクロ判定処理のフ
ローチヤートを示す。ステツプＳ７０〜Ｓ７３の処理
は、第６Ａ図のステツプＳ６６〜６３と同様の処理であ
る。ステツプＳ７４では、ステツプＳ７３で計算された
中心点間の距離が所定の閾値Ｔ2 より大きいか否かの判
断をし、大きければ統合をせずにステツプＳ７８に進
む。小さければステツプＳ７５に進んで、矩形間隙の算
出、すなわち上述の統合矩形面積から２つの矩形の面積
の和を引いた値を算出し、ステツプＳ７６で算出結果を
所定の閾値Ｔ3 と比較する。閾値Ｔ3 より大きければ、
統合せずにステツプＳ７８に進む。小さければ、ステツ
プＳ７７で２つの矩形を統合し、１つの新しい矩形を作
成する。
ローチヤートを示す。ステツプＳ７０〜Ｓ７３の処理
は、第６Ａ図のステツプＳ６６〜６３と同様の処理であ
る。ステツプＳ７４では、ステツプＳ７３で計算された
中心点間の距離が所定の閾値Ｔ2 より大きいか否かの判
断をし、大きければ統合をせずにステツプＳ７８に進
む。小さければステツプＳ７５に進んで、矩形間隙の算
出、すなわち上述の統合矩形面積から２つの矩形の面積
の和を引いた値を算出し、ステツプＳ７６で算出結果を
所定の閾値Ｔ3 と比較する。閾値Ｔ3 より大きければ、
統合せずにステツプＳ７８に進む。小さければ、ステツ
プＳ７７で２つの矩形を統合し、１つの新しい矩形を作
成する。
【００２６】ステツプＳ７８では統合処理の終了を判断
し、全画像領域あるいは統合すべき矩形がなくなるまで
は、ステツプＳ７３に戻り、ステツプＳ７３〜Ｓ７８を
繰り返す。ステツプＳ７８で終了と判断された場合に
は、ステツプＳ７９で第６Ａ図のステツプＳ６８と同様
にマクロ判定の結果を出力する。以上の手法により、統
合条件にかなつた矩形同士が新たな矩形として統合され
ていき、その結果大領域の矩形切り出しが可能となる。
し、全画像領域あるいは統合すべき矩形がなくなるまで
は、ステツプＳ７３に戻り、ステツプＳ７３〜Ｓ７８を
繰り返す。ステツプＳ７８で終了と判断された場合に
は、ステツプＳ７９で第６Ａ図のステツプＳ６８と同様
にマクロ判定の結果を出力する。以上の手法により、統
合条件にかなつた矩形同士が新たな矩形として統合され
ていき、その結果大領域の矩形切り出しが可能となる。
【００２７】尚、前記実施の形態のミクロ判定では、エ
ツジ検出法を用いた文字部検出を例としてあげたが、こ
れに限るものではない。他の手法により文字部・網点部
などが検出された結果を用いれば、マクロ判定により、
当然それらの領域が大領域の矩形として切り出される。
又、本実施の形態に示した第１条件〜第３条件は、中心
点間距離と面積から矩形を統合する条件の一例であつ
て、これに限定はされないし、その組み合わせも種々考
えられ本例に限らない。
ツジ検出法を用いた文字部検出を例としてあげたが、こ
れに限るものではない。他の手法により文字部・網点部
などが検出された結果を用いれば、マクロ判定により、
当然それらの領域が大領域の矩形として切り出される。
又、本実施の形態に示した第１条件〜第３条件は、中心
点間距離と面積から矩形を統合する条件の一例であつ
て、これに限定はされないし、その組み合わせも種々考
えられ本例に限らない。
【００２８】又、前記実施の形態の結果を、さらに矩形
として整形したい場合には、マクロ判定の前処理のとこ
とで説明した領域を太らせる方向、痩せさせる方向に進
める処理を数回繰り返すことにより実現できる。又、前
記実施の形態のマクロ判定結果は文字部であるが、その
結果を反転して矩形に整形することにより、写真・網点
部などの大領域矩形の切り出しができ、また実施の形態
１との組み合せにより、あらゆる所望領域の切り出しが
可能である。
として整形したい場合には、マクロ判定の前処理のとこ
とで説明した領域を太らせる方向、痩せさせる方向に進
める処理を数回繰り返すことにより実現できる。又、前
記実施の形態のマクロ判定結果は文字部であるが、その
結果を反転して矩形に整形することにより、写真・網点
部などの大領域矩形の切り出しができ、また実施の形態
１との組み合せにより、あらゆる所望領域の切り出しが
可能である。
【００２９】又、前記実施の形態において、小矩形分割
ではランレレングスを一辺とした最大矩形を切り出した
が、ここの手法はこれに限るものではない。例えば画像
全体を４分割し、分割された領域に黒ブロツクが存在し
ていればさらに４分割する手法を繰り返すことにより小
矩形に分割していく、ピラミツド分割法などあらゆる分
割手法を利用できる。
ではランレレングスを一辺とした最大矩形を切り出した
が、ここの手法はこれに限るものではない。例えば画像
全体を４分割し、分割された領域に黒ブロツクが存在し
ていればさらに４分割する手法を繰り返すことにより小
矩形に分割していく、ピラミツド分割法などあらゆる分
割手法を利用できる。
【００３０】又、前記実施の形態３において、マクロ判
定の結果を反転させてから結果を得る場合、白ワクなど
の部分も検出されてしまうが、その部分を削除するため
に、反転結果を矩形に分割して、その矩形の中に占める
黒ブロツクの割合が微々たるもののときには削除する条
件を加えると、白ぬき部は検出されないですむ。以上説
明したように、大領域な矩形として像域分離することに
より、フアイリング時の圧縮効率を高め、表示時の切換
えノイズを軽減する効果がある。
定の結果を反転させてから結果を得る場合、白ワクなど
の部分も検出されてしまうが、その部分を削除するため
に、反転結果を矩形に分割して、その矩形の中に占める
黒ブロツクの割合が微々たるもののときには削除する条
件を加えると、白ぬき部は検出されないですむ。以上説
明したように、大領域な矩形として像域分離することに
より、フアイリング時の圧縮効率を高め、表示時の切換
えノイズを軽減する効果がある。
【００３１】
【発明の効果】本発明により、画像の特徴に応じた画像
処理を行う際に、誤判定によるノイズの影響を除去し、
処理のバラツキを防止することができる画像処理装置を
提供できる。
処理を行う際に、誤判定によるノイズの影響を除去し、
処理のバラツキを防止することができる画像処理装置を
提供できる。
【図１Ａ】本実施の形態の画像処理装置を構成するミク
ロ判定部を示すブロツク図、
ロ判定部を示すブロツク図、
【図１Ｂ】本実施の形態の画像処理装置を構成するマク
ロ判定部の一例を示すブロツク図、
ロ判定部の一例を示すブロツク図、
【図１Ｃ】本実施の形態の画像処理装置を構成するマク
ロ判定部の他の例を示すブロツク図、
ロ判定部の他の例を示すブロツク図、
【図１Ｄ】本実施の形態の画像処理装置のハードウエア
構成を示す図、
構成を示す図、
【図２Ａ】マクロ判定部における前処理の例を示す図、
【図２Ｂ】マクロ判定部における前処理の例を示す図、
【図３】マクロ判定部の小矩形分割の例を示す図、
【図４Ａ】マクロ判定部の矩形統合の方法を示す図、
【図４Ｂ】マクロ判定部の矩形統合の方法を示す図、
【図４Ｃ】マクロ判定部の矩形統合の方法を示す図、
【図４Ｄ】マクロ判定部の矩形統合の方法を示す図、
【図５】ミクロ判定処理のフローチヤート、
【図６Ａ】図１Ｂのマクロ判定処理のフローチヤート、
【図６Ｂ】図１Ｃのマクロ判定処理のフローチヤートで
ある。
ある。
１ 入力センサ ２ Ａ／Ｄ変換部 ３ 補正回路 ４ ブロツク内最大最小演算回路 ５ エツジ検出回路 ６ 矩形中心点間距離演算回路 ９ 演算回路 １０ 比較器 ４１ａ，４１ｂ 小矩形 ４２ａ，４２ｂ 矩形の中心点 Ｄ 矩形の中心点間の距離 Ｓ1 ，Ｓ2 矩形の面積 Ｓ3 統合矩形の面積 Ｓ4 統合で増加する面積
Claims (1)
- 【請求項１】 画像を小領域に分離し、該小領域の特徴
に応じて画像処理を行う画像処理装置において、 前記小領域の特徴に応じて画像を複数の矩形に分割する
分割手段と、 前記分割手段により分割された複数の矩形同士の関係を
抽出する抽出手段と、 前記抽出手段により抽出された関係に基づいて、前記複
数の矩形を統合する矩形統合手段とを備えることを特徴
とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7214557A JP3032704B2 (ja) | 1995-08-23 | 1995-08-23 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7214557A JP3032704B2 (ja) | 1995-08-23 | 1995-08-23 | 画像処理方法 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20735888A Division JP2962728B2 (ja) | 1988-08-23 | 1988-08-23 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0844873A true JPH0844873A (ja) | 1996-02-16 |
| JP3032704B2 JP3032704B2 (ja) | 2000-04-17 |
Family
ID=16657703
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7214557A Expired - Fee Related JP3032704B2 (ja) | 1995-08-23 | 1995-08-23 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3032704B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021096800A (ja) * | 2019-12-19 | 2021-06-24 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7614638B2 (en) | 2004-08-02 | 2009-11-10 | The Burton Corporation | Convertible toe strap |
-
1995
- 1995-08-23 JP JP7214557A patent/JP3032704B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021096800A (ja) * | 2019-12-19 | 2021-06-24 | 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3032704B2 (ja) | 2000-04-17 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20000107 |
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