JPH0879517A - 画像の型を識別する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 走査された文書の画像データの型を識別する
方法を提供する。 【構成】 グレースケール画像データを得るために画像
を走査し、予定のグレースケール範囲を用いて、走査画
像データに密度スライス操作を実行して２値画像データ
を作る。次に、この２値画像データに侵食操作を行い、
画像データに残った黒のピクセルの数を数え、黒のピク
セルの数が許容される最大ピクセル数を超える場合、そ
の区域は連続階調画像であると考え、そうでない場合
は、線画またはテキストのような２階調画像であると判
断する。こうして判断した画像の型に応じて、ピクセル
あたり適切なビット奥行きを使って画像を再走査する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はコンピュータ・システ
ム、とくに、コンピュータ・システム内部で電子的に走
査されたラスタ画像に関し、より具体的には、走査され
た文書のラスタ画像の画像のタイプすなわち型を決定す
ることに関する。

【０００２】

【従来の技術】文書が電子的に走査されるとき、文書の
画像（イメージ）内の各ドットすなわちピクセルの輝度
は、ピクセルの階調範囲を表すコードとして記憶され
る。単色性の走査装置を使用する場合、階調範囲はグレ
ースケールに沿って純粋な黒から純粋な白まで変化す
る。コードすなわちグレースケール・レベルは通常８ビ
ットで、ゼロから２５５までの階調範囲を表し、通常ゼ
ロは純黒を、２５５は純白を表す。

【０００３】文書が走査された後、情報が処理される前
に、情報内容は背景から分離されなければならない。こ
の分離処理の一部は、走査された文書の各部分の情報の
型を決めることである。単色性の走査では、通常、画像
は２階調または連続階調である。線画またはテキスト情
報のような２階調画像は、各ピクセルを表すのに１ビッ
トを使って走査できる。写真のような連続階調の画像
は、通常、８ビットのグレースケール走査が使われる。
したがって、最大の情報内容を得るために、ピクセルあ
たり正しいビット数を使って画像を再走査できるよう
に、画像の中の情報の型を識別することが重要である。

【０００４】画像の型を自動的に識別する従来の直感的
な方法は、分析対象の区域のグレースケールの度数分布
（ヒストグラム）を調べることであった。本来２階調の
画像では、グレースケールのピクセル値がヒストグラム
上の２つの場所にかたまることが直観的に予想できる。
２階調の画像が黒白の場合、ピクセル値は２つの場所、
すなわち、ヒストグラムの暗い端と明るい端にピークが
できる。本来連続階調の画像は、これらの２つの特性ピ
ークを持たず、ヒストグラムの範囲の上を予測できない
かたちで連続的に変化する。

【０００５】ヒストグラムは、従来のプログラミング技
術を使って分析することは難しい。ヒストグラム分析
は、正確に解釈するためのファジー論理またはその他の
技術を必要とする視覚の問題であると思われる。また、
２階調画像は、元の画像を複製するのに使われた紙質お
よびインクのような変数によって、得られるピーク値が
異なる。たとえば、新聞の線画は、良質のリンネル紙上
の同じ線画とは異なる所にピークができ、ピークをどこ
に求めるかというヒストグラム分析の問題を複雑にす
る。また、ヒストグラムの結果は必要とされるピクセル
数に依存し、たとえば、ある絵が紙の上の広い区域を占
めるがごく少ない細い線でできている場合、ヒストグラ
ムは、白い部分で支配的なピークを示し、暗い部分でご
く小さなピークを示す。この型の画像では、データを分
析しているうちに暗いピークが簡単に失われてしまう可
能性がある。

【０００６】ヒストグラム分析のもう一つの問題は、グ
レーのノイズである。絵が背景の紙の上に黒インクだけ
でできている場合、走査装置は、白い部分と黒い部分と
の間の端に沿ったグレーの変わり目のピクセル（transi
tion pixel）を拾ってしまう。したがって、ヒストグラ
ムは、実際の絵にグレーがなくても、グレースケール・
データを含んでしまう。高いコントラストの連続階調の
絵の問題とともに、線画走査上の変わり目のグレーのピ
クセルの問題を考慮すると、ヒストグラムを識別するこ
とが非常に難しいことがしばしばある。

【０００７】走査された文書の、連続階調の部分から線
画の部分を識別する方法が必要である。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、走査
された文書のラスタ画像の画像の型を決定することであ
る。本発明のもう１つの目的は、画像が２階調であるか
連続階調であるかを決めることである。もう一つの目的
は、画像を再走査するためのビット奥行を決めることで
ある。さらにもう一つの目的は、画像の型を決めるため
に、密度スライス（density slice）および侵食（erosi
on）方法を用いることである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明の目的は、先ず、
典型的には低解像度で、８ビットのグレースケール・モ
ードで画像を走査し、次に、この８ビットのグレースケ
ール・データを分析して、画像の最終走査を、典型的に
は高解像度で、８ビット・モードまたは１ビット・モー
ドのどちらで行うかを判断する装置において達成され
る。装置は、２値画像を作るために、予め定められたグ
レースケール範囲を用いて、グレースケール画像に対し
て密度スライスを実行する。画像の小さな黒い区域を除
去するために、２値画像に侵食操作を選択的に行うこと
ができる。装置は、文書の分析対象の区域の黒いピクセ
ルの数を数え、分析される区域の関数によって決められ
る、その区域の最大許容ピクセル数を決める。区域の黒
いピクセルの数が最大許容ピクセル数を超える場合、そ
の区域は連続階調区域と考えられ、連続階調に適したビ
ット奥行を使ってグレースケール走査が必要になる。そ
うでない場合、その区域は線画であると考えられ、ビッ
ト奥行が１である２値走査が必要になる。

【００１０】いっそう正確な結果は、異なるグレースケ
ール範囲を用いて複数の密度スライスおよび侵食を実行
することにより、得ることができる。これらの複数スラ
イスを実行した結果として複数の２値画像が得られ、こ
れらの複数の２値画像は互いにビットごとのＯＲ演算を
用いて加算され、１つの２値画像が形成される。次に、
この１つの２値画像内のピクセルが数えられ、対象区域
内の情報の型が決められる。

【００１１】

【実施例】以下に、本発明を実施するのに最も良い実施
例を述べる。この説明は、本発明の原理を説明するため
の実施例として述べるものであって、本発明はこの説明
に制約されるものではない。

【００１２】図１は、本発明のハードウェアおよびソフ
トウェアを示すブロック図である。図１はコンピュータ
・システム１００を示し、プロセッサ要素１０２がシス
テム・バス１０４を介してコンピュータ・システム１０
０の他の要素と通信する。ユーザはキーボード１０６を
使ってコンピュータ・システム１００にコマンドおよび
データを入力する。マウス１１０を使って、ユーザは図
形情報をコンピュータ・システム１００に入力する。表
示装置１０８によって、コンピュータ・システム１００
はユーザに情報を出力する。ディスク１１２が、本発明
によって収集されたすべてのデータとともに本発明のソ
フトウェアを記憶する。通信インターフェース１１４が
コンピュータシステム１００を文書走査装置１１６に接
続し、本発明が走査装置１１６から情報を受け取り、走
査のためのビット奥行を設定するコマンドを走査装置に
送る。

【００１３】文書走査装置１１６は、グレースケール走
査装置またはカラー走査装置のどちらでもよい。グレー
スケール走査装置は走査された各ピクセルについてグレ
ースケール値を生成する。この値は典型的には０から２
５５までの範囲を持つ８ビットで、通常、０は純黒を表
し、２５５は純白を表す。もちろん、他の走査装置は各
ピクセルに異なるビット数を使うことができる。カラー
走査装置は、各ピクセルについて赤、緑、青の３つの値
を生成し、各値は０から２５５までの範囲を持つ。

【００１４】メモリ１１８は、本発明が、キーボード１
０６、図形表示装置１０８、マウス１１０、ディスク１
１２、およびコンピュータ・システム１００の他の要素
をアクセスするために使うオペレーテイングシステム１
２０を含む。走査装置ソフトウェア１２２は本発明を含
んでいる。

【００１５】図２に、本発明によって処理される画像の
例を示す。図２は、走査装置によって電子的に走査され
る、通常１枚の紙の上の区域２０２にある画像である。
走査された画像２０２には２つの区画があり、上半分２
０４は線画２０８および連続階調区域２１０、２１２、
２１４を持つ連続階調画像を持ち、下半分２０６は線画
として扱えるテキスト情報だけを持っている。

【００１６】本発明の目的は、文書の１区画、たとえば
区画２０４または区画２０６が、連続階調画像を持って
いるか、または２値階調を持っているかを識別すること
である。文書の中の分析の対象となる区画は予め他のソ
フトウェアによって選択され、その区画の図形画像が本
発明の方法によって分析される。

【００１７】本発明は、先ず、分析の対象の画像に密度
スライス操作を実行して２値画像を作成する。図３は、
図２の画像の上に密度スライス操作を実行した結果生ず
る２値画像の例を示す。図３を参照すると、２値画像の
下半分すなわち区域２０６に、図２のテキスト区域２０
６に密度スライス操作を実行した結果生じた多数の小さ
な暗い区域が見える。区域２０４内に連続階調画像を持
つ上半分も、密度スライス操作を使用した結果、変形し
ている。その結果、図２の線画区域２０８はほとんど除
去されているが、図２の連続階調区域２１０、２１２、
２１４は、図３の中実の黒い区域３１０、３１２、３１
４に変換されている。このようにして、密度スライス操
作の結果は、黒いピクセルおよび白いピクセルだけを含
む２値画像になる。

【００１８】図４は、図３の画像に本発明による侵食操
作を実行した後の画像を示す。図４を参照すると、侵食
操作によって、当初テキスト情報を持っていた区域２０
６から黒いピクセルがほとんど除去されている。したが
って、黒いピクセルの数が非常に少ないことにより、こ
の区域は線画またはテキスト情報を持っていることがわ
かる。逆に、侵食操作が実行された後、区域２０４内の
３１０、３１２、３１４にはまだ多数の黒いピクセルが
ある。黒いピクセルがこのように多数あることは、この
区域に連続階調の絵があり、グレースケールに適したビ
ット奥行を使って再走査が必要であることがわかる。

【００１９】図５は、本発明の流れ図を示す。図５のソ
フトウェアは走査装置ソフトウェア１２２（参照図１）
に含まれ、ユーザが文書を走査して型を識別することを
要求した後に呼び出される。図５を参照すると、入口の
後、ブロック５０２で、コマンドが通信インターフェー
ス１１４を介して走査装置１１６（参照図１）に送ら
れ、８ビットのグレースケール・フォーマットを使って
画像が走査される。これは典型的には、たとえば１イン
チあたり２５ピクセル程度の低解像度で行われる。はじ
めの走査および分析を低解像度で行うと、処理時間およ
びメモリを節約できる。しかし、本発明はどのような解
像度でも正しくはたらき、解像度には依存しない。

【００２０】画像を走査する処理は、画像内の分析する
べき区域を、たとえば図２に示した区域２０４および２
０６のように、複数の区域に分離することもできる。し
たがって、画像全体でなく、走査された画像部分を分析
できる。しかし、本発明は渡された区域を分析するもの
であって、区域を分離することが本発明に必須のことで
はない。

【００２１】走査された画像を得た後、ブロック５０４
は図７を呼び、第１の階調範囲を使って、画像上に密度
スライス操作を実行する。この密度スライスにより、０
から２５５までの範囲のスケール上の、たとえば６２か
ら１４７までの範囲の階調値を持つピクセルを分離する
ことができる。密度スライス操作の結果、この階調範囲
の内側の値を持つピクセルが黒に変換され、この階調範
囲の外側のピクセルが白に変換された、２値画像が得ら
れる。

【００２２】特定の密度スライスに使われる階調範囲
は、走査される文書の型によって決められる。通常、中
程度のグレー階調を表す階調範囲が密度スライスに使わ
れる。

【００２３】密度スライスを実行した後、ブロック５０
６は図８を呼び、密度スライス操作によって生じた２値
画像上に侵食操作を実行する。侵食操作は本発明に必須
ではないが、大きな黒い区域を残す一方、小さな黒い区
域（たとえば小さなしみ）を除去することによって、結
果を改善することができる。

【００２４】次に、ブロック５０８は再び図７を呼び、
走査された元の画像を図７に渡し、０から２５５までの
スケールの、たとえば階調値３９から１２３までの異な
る階調範囲を使って第２の密度スライスを実行する。密
度スライス操作を２回行う場合、本発明は通常、第１の
密度スライスには明るいグレーから中程度のグレーの階
調範囲を用い、第２の密度スライスには中程度のグレー
から濃いグレーの階調範囲を用いる。

【００２５】密度スライスを実行した後、ブロック５１
０は図８を呼び、ブロック５０８の操作の結果生じた２
値画像上に侵食操作を実行する。次に、ブロック５１２
で、ブロック５０６の第１の侵食操作で形成された画像
１と、ブロック５１０の第２の侵食操作で形成された画
像２とを、ビットごとにＯＲ演算して第３の２値画像が
形成される。次に、ブロック５１４で、ブロック５１２
の操作の結果生じた画像３に含まれている黒いピクセル
の数がカウントされる。

【００２６】ブロック５１６で、分析中の画像の区域
（すなわちピクセル数）が決められ、ブロック５１８
で、ブロック５１６で決められた区域を値５１２で割る
ことによって、最大ピクセル値MAXPIXが得られる。MAXP
IXは、線画であると考えられる区域が持てる最大ピクセ
ル数を表す。他の方法を使ってMAXPIXの値を決めること
もできる。たとえば、走査された種々の文書を分析し、
分析された文書の線画と連続階調区域を正しく定めるこ
とができるMAXPIXの値を任意に選択してもよい。

【００２７】MAXPIXを決定した後、ブロック５２０で、
ブロック５１４で決められたカウントがMAXPIXを超えて
いるかが判断され、超えている場合はブロック５２２に
進み、その画像が連続階調画像であるに違いないので、
ピクセルあたり８ビットのようなグレースケールに適し
たビット密度を使って画像をグレースケール画像として
再走査するように、走査装置１１６に信号コマンドが送
られる。再走査は当初の走査とは異なる、たとえば１イ
ンチあたり１００ピクセルの解像度で行うこともでき
る。当初の走査が連続階調画像に適したビット密度およ
び解像度で行われていた場合は、ステップ５２２はスキ
ップし、画像を再走査しなくてよい。

【００２８】カウントがMAXPIXを超えていない場合、ブ
ロック５２０はブロック５２４に進み、画像が線画画像
であるので、１ビットの２値ビット密度を使って画像を
再走査するように、走査装置１１６にコマンド信号が送
られる。再走査は、当初の走査とは異なる、たとえば１
インチあたり３００ピクセルの解像度で行うこともでき
る。画像を再走査した後、図５は、それを呼び出した走
査装置ソフトウェアの部分に戻る。

【００２９】図６は、密度スライス処理を示す図であ
る。図６は、８ビットのグレースケールで走査した結果
生じるピクセルの数値を表すグレースケール６０２を示
す。グレースケール６０２上で、値０は純黒、値２５５
は純白を表す。グレースケール６０２に沿って、３つの
階調範囲が示されている。階調範囲６０４は、値１４７
から上の、ほとんど白または非常に明るいピクセルの区
域を表す。区域６０６は値６２と１４７との間の中間の
階調区域、区域６０８は値０と６２との間の主に暗い区
域を表す。値６２および１４７は任意の数であり、他の
階調範囲を使ってもよい。

【００３０】密度スライスは、区域内の各ピクセルを分
析し、ピクセル値が３つの階調範囲６０４、６０６、６
０８のうちのどれに含まれるかを判断する。ピクセル値
が区域６０４または区域６０８のどちらかの範囲にある
場合は、値２５５を持つ白いピクセルに変換される。ピ
クセル値が階調範囲６０６の範囲にある場合、値ゼロの
値を持つ黒いピクセルに変換される。この操作の結果、
元が黒いかまたは白いすべてのピクセルは、結果として
生ずる２値画像の中で白い値に変換される。元が中間の
階調値であったすべてのピクセルは、結果として生ずる
２値画像の中で黒に変換される。

【００３１】図７は、図５から呼ばれた密度スライス処
理の流れ図である。図７を参照すると、入口の後、ブロ
ック７０２は、分析中の画像から最初または次のピクセ
ルを得る。ブロック７０４は、ピクセルが、密度スライ
ス範囲内の高密度スライス値を超えているか判断し、そ
うである場合は、ブロック７０４はブロック７１０に進
み、ピクセルを値２５５の白に設定し、ピクセルを出力
２値画像にセーブする。

【００３２】ピクセルが高密度値を超えていない場合
は、ブロック７０４はブロック７０６に進み、ピクセル
が低密度スライス値未満であるか判断される。ピクセル
が低密度スライス値未満である場合、ブロック７０６は
ブロック７１０に進み、ピクセルを値２５５の白に設定
し、ピクセルを出力２値画像にセーブする。

【００３３】ピクセルが低密度値未満でない場合、ピク
セルが中間階調値を持つので、ブロック７０６はブロッ
ク７０８に進む。ブロック７０８は、ピクセルを値０の
黒に設定し、ピクセル値を出力２値画像にセーブする。

【００３４】ピクセルが黒または白に変換された後、コ
ントロールはブロック７１２に進み、処理すべきピクセ
ルがまだあるか判断し、まだピクセルがある場合は、ブ
ロック７１２はブロック７０２に戻って次のピクセルを
処理する。すべてのピクセルが処理された後、図７は図
５に戻る。

【００３５】侵食処理は、画像の背景を白と仮定し、画
像の中の連続した黒い区域をオブジェクトすなわち物体
と考える２値画像の中の物体の端からピクセルを除去す
る。ピクセルは、そのピクセルの近隣の８個のピクセル
のうち、予め定められた数を超えるピクセルが白の値を
持っている場合、そのピクセルを白の値に設定すること
により２値画像から除去される。各ピクセルの８個の近
隣ピクセルは、そのピクセルの各側面に１個ずつ、上に
１個、下に１個、４すみに１個ずつあるピクセルであ
る。侵食処理はこれらの８個の近隣ピクセルを分析し、
これらのうち予定の数が白である場合、そのピクセル自
身が白に設定される。本発明では、予定の数は４であ
る。すなわち、あるピクセルの近隣ピクセルのうちの少
なくとも４個が白ならば、該ピクセル自身が白に変換さ
れる。侵食処理は、接触しあう物体を分離し、孤立した
ピクセルを考慮から除く。

【００３６】画像の中の小さな黒い区域を除去するた
め、すなわち、大きなグレー階調区域にもともとあった
ピクセルの数を見つけるという同じ目的を達成するため
に、他の侵食方法を使うこともできる。上述したよう
に、侵食操作は実行しなくてもよい。

【００３７】図８に、本発明の侵食処理の流れ図を示
す。図８を参照すると、入口の後、ブロック８０２は、
２値画像から最初または次のピクセルを得る。次に、ブ
ロック８０４は８個の近隣ピクセルを得る。ブロック８
０６は、近隣ピクセルのうちの予定数（すなわち４個）
が値２５５を持っているか判断する。少くとも４個の近
隣ピクセルが値２５５を持っている場合、ブロック８０
６はブロック８０８に進み、ピクセル値を２値画像の中
で２５５に設定し、このピクセルを除去する。４個未満
の近隣ピクセルが２５５を持つ場合、ブロック８０６は
直接ブロック８１０に進み、分析すべきピクセルがまだ
あるか判断する。分析すべきピクセルがまだある場合、
ブロック８１０はブロック８０２に戻り、次のピクセル
を得る。すべてのピクセルがこの侵食処理で分析された
後、図８は図５に戻る。

【００３８】本発明には、例として次のような実施態様
が含まれる。 （１）各ピクセルが階調値を持つ走査画像データ（２０
２）に含まれる画像の型を識別する方法であって、
（ａ）第１および第２の値を持つ２値画像データを作る
ために、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライ
ス操作を実行するステップ（５０４）と、（ｂ）前記２
値画像データの中の前記第１の値を数えるステップ（５
１４）と、（ｃ）前記ステップ（ｂ）で数えた前記第１
の値の数が予定の数を超える場合（５２０）に、前記画
像を連続階調型の画像として識別するステップ（５２
２）と、（ｄ）前記ステップ（ｂ）で数えた前記第１の
数が前記予定の数以下の場合（５２０）に、前記画像を
２階調型の画像として識別するステップ（５２４）と、
を含む方法。 （２）前記ステップ（ａ）が、（ａ１）前記２値画像デ
ータを侵食するステップ（５０６）をさらに含む、上記
（１）に記載の方法。 （３）前記ステップ（ａ１）が、（ａ１ａ）前記走査画
像データの各ピクセル値（８０２）に対して、近隣の各
ピクセルの値を求めるステップ（８０４）と、（ａ１
ｂ）予定の数の近隣ピクセルの値が前記第２の値に等し
い場合（８０６）、前記ピクセルの値を前記第２の値に
設定するステップ（８０８）と、をさらに含む、上記
（２）に記載の方法。 （４）前記ステップ（ａ）が、（ａ１）前記走査画像デ
ータの各ピクセルの値（７０２）を予定の値の範囲と比
較するステップ（７０４、７０６）と、（ａ２）ピクセ
ル値が前記予定の値の範囲内である場合、前記ピクセル
値を前記第１の値に設定するステップ（７０８）と、
（ａ３）ピクセルが前記予定の値の範囲外にある場合、
前記ピクセル値を前記第２の値に設定するステップ（７
１０）と、をさらに含む、上記（１）に記載の方法。

【００３９】（５）前記ステップ（ａ）が、（ａ１）対
応する２値画像値の第１の組を作るために、密度スライ
ス値の第１の予定範囲を使って、前記走査画像データの
各ピクセルに密度スライス操作を実行するステップ（５
０４）と、（ａ２）対応する２値画像値の第２の組を作
るために、密度スライス値の第２の予定範囲を使って、
前記走査画像データの各ピクセルに密度スライス操作を
実行するステップ（５０８）と、（ａ３）各ピクセルに
対して前記第１の値または前記第２の値を持つ２値画像
データを作るために、前記の対応する２値画像値の第１
の組と前記の対応する２値画像値の第２の組とを組み合
わせるステップ（５１２）と、をさらに含む、上記
（１）に記載の方法。 （６）前記ステップ（ａ１）および（ａ２）のそれぞれ
が、前記密度スライス操作が実行された後、前記２値画
像データを侵食するステップ（５０６、５１０）をさら
に含む、上記（５）に記載の方法。

【００４０】（７）文書に含まれる画像の型を決める方
法であって、（ａ）各ピクセルが階調値を持つ走査画像
データを得るために、前記文書を第１の予定の解像度で
走査するように走査装置に信号を送るステップ（５０
２）と、（ｂ）黒および白の値を持つ２値画像データを
作るために、前記走査画像データの各ピクセルに密度ス
ライス操作を実行するステップ（５０４）と、（ｃ）前
記２値画像データの中の黒の値の数を数えるステップ
（５１４）と、（ｄ）前記ステップ（ｃ）で数えた前記
黒の値の数が予定の数を超えている場合、前記文書に含
まれた前記画像が連続階調画像であるので、各ピクセル
が階調値を持つ画像データを得るために、第２の予定の
解像度で前記文書を再走査するように前記走査装置に信
号を送るステップ（５２２）と、（ｅ）前記ステップ
（ｃ）で数えた前記黒の値が前記予定の数以下の場合、
前記文書に含まれた前記画像が２階調画像であるので、
２値を持つ画像データを得るために、第３の予定の解像
度で前記文書を再走査するように前記走査装置に信号を
送るステップ（５２４）と、を含む方法。

【００４１】（８）前記ステップ（ｂ１）が、（ｂ１）
前記走査画像データの各ピクセル値（８０２）に対し
て、各近隣ピクセルの値を求めるステップ（８０４）
と、（ｂ２）予定の数の近隣ピクセルの値が前記第２の
値に等しい場合（８０６）、前記ピクセル値を前記第２
の値に設定するステップ（８０８）と、をさらに含む、
上記（７）に記載の方法。 （９）前記ステップ（ｂ）が、（ｂ１）前記走査画像デ
ータの各ピクセル値（７０２）を、予定の値の範囲と比
較するステップ（７０４、７０６）と、（ｂ２）ピクセ
ル値が前記予定の値の範囲内にある場合、前記ピクセル
値を前記黒の値に設定するステップ（７０８）と、（ｂ
３）ピクセルが前記予定の値の範囲外にある場合、前記
ピクセル値を前記白の値に設定するステップ（７１０）
と、をさらに含む、上記（７）に記載の方法。 （１０）前記ステップ（ｂ）が、（ｂ１）対応する２値
画像値の第１の組を作るために、密度スライス値の第１
の予定範囲を使って、前記走査画像データの各ピクセル
に密度スライス操作を実行するステップ（５０４）と、
（ｂ２）対応する２値画像値の第２の組を作るために、
密度スライス値の第２の予定範囲を使って、前記走査画
像データの各ピクセルに密度スライス操作を実行するス
テップ（５０８）と、（ｂ３）各ピクセルが前記黒の値
または前記白の値を持つ２値画像データを作るために、
前記の対応する２値画像値の第１の組と前記の対応する
２値画像値の第２の組を組み合わせるステップ（５１
２）と、をさらに含む、上記（７）に記載の方法。

【００４２】

【発明の効果】本発明により、走査された文書の中の画
像の型が識別され、分析対象の画像の型により、ピクセ
ルあたり適切なビット奥行を使って画像を再走査し、こ
れにより、画像から最大の情報を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を含むコンピュータ・システムを示すブ
ロック図。

【図２】本発明によって処理される画像の例を示す図。

【図３】図２の画像に本発明による密度スライス操作を
実行した後の画像を示す図。

【図４】図３の画像に本発明による侵食操作を実行した
後の画像を示す図。

【図５】本発明を示す流れ図。

【図６】密度スライスを示す図。

【図７】密度スライス処理を示す流れ図。

【図８】侵食処理を示す流れ図。

【符号の説明】

１００ コンピュータ・システム １０２ プロセッサ要素 １０４ システム・バス １０６ キーボード １０８ 表示装置 １１０ マウス １１２ ディスク １１４ 通信インターフェース １１６ 文書走査装置 １１８ メモリ １２０ オペレーテイングシステム １２２ 走査装置ソフトウェア

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 各ピクセルが階調値を持つ走査画像デー
   タに含まれる画像の型を識別する方法であって、 （ａ）第１および第２の値を持つ２値画像データを作る
   ために、前記走査画像データの各ピクセルに密度スライ
   ス操作を実行するステップと、 （ｂ）前記２値画像データの中の前記第１の値を数える
   ステップと、 （ｃ）前記ステップ（ｂ）で数えた前記第１の値の数が
   予定の数を超える場合に、前記画像を連続階調型の画像
   として識別するステップと、 （ｄ）前記ステップ（ｂ）で数えた前記第１の数が前記
   予定の数以下の場合に、前記画像を２階調型の画像とし
   て識別するステップと、 を含む方法。