JPH09139839A

JPH09139839A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH09139839A
Application number: JP7319537A
Authority: JP
Inventors: Shinji Yamakawa; 愼二山川
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-11-14
Filing date: 1995-11-14
Publication date: 1997-05-27

Abstract

(57)【要約】【課題】白地上の小さい文字や線画等の高精度での処
理を可能とする画像処理装置を得る。【解決手段】色判定部が、デジタル化された画像デー
タ内の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在する、
白画素領域を判定する。白画素領域を判定した時にこの
白画素領域に係る状態変数を第１の状態変数設定部が設
定する。パターンマッチング部Ａ、Ｂ、Ｃ（４３、４
４、４５）の何れかがデジタルデータの黒画素を抽出
し、補正した補正黒画素を用いて細線候補とし、この細
線候補が細線か否かを判定しパターン抽出を行なう。こ
の判定において、状態変数を所定の範囲で更新させる。
太文字周辺の文字候補を文字とすることにより、より小
さい文字や線画を抽出することが可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置に関
し、例えば、線画のエッヂを抽出してその結果により画
像の形成処理を行なう画像処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理装置は一般に、高機能化
・多機能化の傾向にある。例えば、入力画像データを高
精度で画像処理するために、画像データの内容が文字か
写真かを判定する。この判定は、取得画像データをＮ×
Ｎ画素のマトリックスに構成し、このＮ×Ｎマトリック
内の最大値・最小値・平均値・差分・濃度差等に基づ
く、“数をかぞえる”パターンマッチングを用いて行
う。この手法をより細分化・具体化した例を掲げると以
下のものがある。

【０００３】従来例１では、画像データを２値化してそ
の周辺画像の濃度勾配により文字のエッジを抽出する。
従来例２では、太文字と細線文字とを別個・独立に検出
する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
各従来例には下記の問題を伴う。従来例１は、閉図形検
出を行うためにページメモリを必要とし、コスト高の要
因となる。また、複写する際に予備走査が必要となる。
従来例２は、黒（文字色側）のみ着目しているので、網
点を線画と誤認する可能性が高い。

【０００５】本発明は、白地上の小さい文字や線画等の
高精度での処理を可能とする画像処理装置を提供するこ
とを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、本発明の画像処理装置は、アナログ画像データをｎ
値のデジタルデータとするｎ値化手段と、このデジタル
データ内の所定の白画素の周辺に複数の白画素が存在す
ることにより構成される領域を白画素領域と判定する白
画素領域判定手段と、白画素領域を判定した時にこの白
画素領域に係る状態変数を設定する第１の状態変数設定
手段と、デジタルデータの黒画素を抽出し補正した補正
黒画素を用いて細線候補とするパターン抽出を行なう細
線候補抽出手段と、パターン抽出された細線候補が細線
か否かを判定する細線判定手段とを備え、細線判定手段
は、状態変数の所定の範囲での更新において判定を行う
ことを特徴としている。

【０００７】さらに、上記の画像処理手段は、白地上の
黒文字を検出した時に状態変数を設定する第２の状態設
定手段を備えるとよい。

【０００８】また、所定の白画素の走査処理を一定方向
に行い、状態変数の反映方向は処理画素Ｐ（ｉ、ｊ）に
対してＰ（ｉ、ｊ＋１）、Ｐ（ｉ＋１、ｊ）、Ｐ（ｉ＋
１、ｊ−１）の座標であり、パターン抽出後に合成、孤
立点除去および膨張を行なうとよい。

【０００９】

【発明の実施の形態】次に添付図面を参照して本発明に
よる画像処理装置の実施の形態を詳細に説明する。図１
〜図１４を参照すると本発明の画像処理装置の一実施形
態が示されている。

【００１０】本実施例の画像処理装置は、図１に示すよ
うに原稿を読み取り、読み取ったデータをデジタルデー
タとして出力する原稿読み取り部１１、原稿読み取り部
１１が読み取った画像データを補正し原稿認識を行なう
画像処理部１２、画像処理部１２の出力画像データを用
紙に出力する画像記録部１３とから構成される。

【００１１】本実施例の要部である画像処理部１２を図
２を用いて説明する。ＲＧＢγ補正部２１は、ＲＧＢデ
ータのグレーバランスの補正と濃度データへの変換をす
る。遅延部２２は、原稿認識部３０の出力結果と同期を
とるために、ＲＧＢデータを遅延する。原稿認識部３０
は、ＲＧＢ画像データに応じて、文字領域か絵柄領域か
を判定して、ＲＧＢフィルタ部２３にＣ／Ｐ信号を出力
する。Ｃ／Ｐ信号のロジックは、Ｈで文字、Ｌで絵柄で
ある。

【００１２】さらに、原稿領域の有彩領域か無彩領域を
判定して、Ｂ／Ｃ信号をＲＧＢフィルタ部２３に出力す
る。Ｂ／Ｃ信号のロジックは、Ｈで無彩領域、Ｌで有彩
領域である。Ｃ／Ｐ信号は、ＲＧＢフィルタ部２３、色
補正部２４、ＶＣＲ部２５、変倍部２６、ＣＭＹＢｋフ
ィルタ部２７、ＣＭＹＢｋγ補正部２８、階調処理部２
９にカスケード接続され、画像データに同期して信号Ｉ
ＭＧを出力する。

【００１３】各ブロックは、Ｃ／Ｐ信号およびＢ／Ｃ信
号により、文字の処理と絵柄の処理を切りかえて行な
う。Ｂ／Ｃ信号は、ＲＧＢフィルタ部２３、色補正部２
４、ＶＣＲ部２５にカスケード接続され、画像データに
同期して出力する。

【００１４】ＲＧＢフィルタ部２３は、Ｒ・Ｇ・Ｂデー
タをＭＴＦ補正するフィルタであり、Ｎ×Ｎのマトリッ
クスで構成している。Ｃ／Ｐ信号がＨの時は鮮鋭化処理
を行ない、Ｌの時は平滑化処理をする。

【００１５】色補正部２４は、Ｒ・Ｇ・Ｂデータを一次
のマスキング等でＣ・Ｍ・Ｙのデータに変換する。

【００１６】ＶＣＲ部２５は、画像データの色再現を向
上させるため、Ｃ・Ｍ・Ｙ・Ｂｋの４色で表現する。Ｃ
・Ｍ・Ｙの共通部分をＶＣＲ（加色除去）を行ない、Ｂ
ｋデータを生成する。Ｃ／Ｐ信号がＬの時は、スケルト
ンブラックのＢｋ生成を行なう。Ｃ／Ｐ信号がＨの時
は、フルブラック処理を行なう。さらに、Ｃ／Ｐ信号が
Ｈで、かつＢ／Ｃ信号がＨの時は、Ｃ・Ｍ・Ｙのデータ
をイレースする。これは、黒文字の時、黒成分のみで表
現するためである。また、出力信号ＩＭＧは、Ｃ・Ｍ・
Ｙ・Ｂｋのうち一色を出力する面順次の一色である。つ
まり、４回原稿を読み取りを行なうことにより、フルカ
ラー（４色）データを作成する。

【００１７】変倍部２６は、主走査方向の拡大・縮少、
あるいは、等倍処理を実行する。ＣＭＹＢｋフィルタ部
２７は、画像記録部１３の周波数特性や、Ｃ／Ｐ信号に
応じてＮ×Ｎの空間フィルタを用い、平滑化処理や鮮鋭
化処理を行なう。ＣＭＹＢｋγ補正部２８は、画像記録
部１３の周波数特性や、Ｃ／Ｐ信号に応じて、γカーブ
を変更し処理をする。Ｃ／Ｐ信号が“Ｌ”の時は画像を
忠実に再現したγで、Ｃ／Ｐ信号が“Ｈ”の時はγを立
たさせてコントラストを強調する。

【００１８】階調処理部２９は、画像記録部１３の階調
特性やＣ／Ｐ信号に応じてディザ処理等の量子化を行な
う。Ｃ／Ｐ信号が“Ｌ”の時は階調重視の処理を行な
い、Ｃ／Ｐ信号が“Ｈ”の時は解像力重視の処理を行な
う。さらに、原稿認識部３０は図３に示すように、線画
らしさを検出する線画認識部３１と、原稿の特定領域が
有彩・無彩を判定する色判定部３２とから成る。

【００１９】線画認識部３１のＣ／Ｐ信号の出力ロジッ
クは、線画のエッヂであると“Ｈ”を出力し、それ以外
では“Ｌ”を出力する。

【００２０】また、色判定部３２のＢ／Ｃ信号出力ロジ
ックは、有彩領域であると“Ｌ”を出力し、それ以外で
は“Ｈ”を出力する。出力結果は、４×４画素を１画素
に対応させた信号である。以下において、出力結果の単
位は１ブロックとする。

【００２１】本実施例では、４００ＤＰＩ程度の読み取
り密度の原稿読み取り部を例にとって説明する。本実施
例の要部である線画認識部３１を、図４を用いて説明す
る。図４において、線画認識部３１は、モノクロ化部４
１、ラプラシアン部４２、Ｙパターンマッチング部Ａ、
Ｂ、Ｃ（４３〜４５）、孤立点除去部４６、膨張部４７
から成る。

【００２２】モノクロ化部４１は、Ｒ・Ｇ・Ｂデータを
輝度データなどに変換して、モノクロ信号にする。例え
ば、輝度データでなくとも、Ｒ・Ｇ・Ｂの中で最も濃い
データを選択してもよいし、Ｇを輝度データとして用い
ることも可能である。出力データは、数字が大きいと濃
く、小さいと薄いことを表す。

【００２３】ラプラシアン部４２は、線画のエッヂを抽
出すると同時に、白領域と黒画素を検出する。白領域を
検出することにより、白地上の線画の抽出のデータとす
る。白領域検出の動作を図５の記号化されたマトリック
スを用いて説明する。例えば、白領域のマトリックスを
３×３とすると、次のようになる。

【００２４】 ((ａ₀₀<thw) and (ａ₀₁<thw) and (ａ₀₂<thw) and (ａ₁₀<thw) and (ａ₁₁<thw) and (ａ₁₂<thw)) or ((ａ₁₀thw) and (ａ₁₁<thw) and (ａ₁₂<thw) and (ａ₂₀<thw) and (ａ₂₁<thw) and (ａ₂₂<thw)) or ((ａ₀₀<thw) and (ａ₁₀<thw) and (ａ₂₀<thw) and (ａ₀₁<thw) and (ａ₁₁<thw) and (ａ₂₁<thw)) or ((ａ₀₁<thw) and (ａ₁₁<thw) and (ａ₂₁<thw) and (ａ₀₂<thw) and (ａ₁₂<thw) and (ａ₂₂<thw))

【００２５】注目画素を含んで周辺データが閾値thwよ
り小さい時、白領域とする。このパターンは直交パター
ンであるが、斜めなどのパターンを追加してもよい。

【００２６】黒画素検出において、十分に濃い画素を黒
画素とする。式で表すとａ₂₂>thBとなる。エッヂ量抽出
は以下の式による。

【００２７】ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₁+ａ₂₃）ｙ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₁₂+ａ₃₂）ｚ＝ｍａｘ（ｉ×ｘ，ｊ×ｙ）但し、ｘは、主走査方向のエッヂ量、ｙは、副走査方向
のエッヂ量、ｚは、ｘ、ｙに重み付けをして、絶対値の
大きさを選択する。

【００２８】ここで、ｉ、ｊとも、選択的な係数であり
ハードウェアを設計する際にゲート規模が小さくなるよ
うな係数、１、１．１１５、１．２５、１．３７５、
１．５．６２５、１．１７５、１．８７５、２にしてい
る（固定小数点演算）。このようにしておくことによ
り、主走査と副走査のＭＴＦ（光学系と走行系）などの
ぼけを修正する。

【００２９】一般に主走査と副走査のＭＴＦは異なって
おり、さらに副走査の変倍は、読み取り装置の読み取り
面積（速度）により行なっているため、副走査の変倍率
によりＭＴＦは異なる。本実施形態では、主走査変倍が
原稿認識部の後なので気にする必要はない。さらに、副
走査の倍率が大きい時、例えば２００％の時は、次のよ
うにエッヂ量を求めるように選択可能である。

【００３０】ｘ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₂₀+ａ₂₄）ｙ＝（ａ₂₂×２）−（ａ₀₂+ａ₄₂）ｚ＝ｍａｘ（ｉ×ｘ，ｊ×ｙ）

【００３１】このようにすることにより、副走査の変倍
処理に対応している。出力は白領域信号と、黒画素信号
とエッヂ量を出力する。白領域信号はＨで白領域を示
し、黒画素信号はＨで黒画素を示す。

【００３２】図６は、線画の断面図であり、白領域と黒
画素と閾値と関係を表す概念図である。また、図７はエ
ッヂ量（ｚ）の関係を表す図である。

【００３３】次にパターンマッチング部Ａ、Ｂ、Ｃを説
明する。パターンマッチング部Ａ４３のブロックでは、
白領域周辺の黒エッヂを抽出する。ここで白領域パター
ン（Ｗ）は、白領域の信号であり、黒パターン（Ｋ）
は、黒画素、または、エッヂ量が閾値thRBより大きいも
のをＨとする。黒パターンは単純に黒画素で抽出を行な
わないのは、原稿読み取り時のボケをエッヂ量で補正す
るからである。概念図は、図６、図７に示してある。パ
ターン例としては、下記の（７×７）のようになる。

【００３４】 (ｋ₂₂ AND ｋ₂₃ AND ｋ₂₄ AND ｋ₃₂ AND ｋ₃₃ AND ｋ₃₄ AND ((ｗ₅₂ AND ｗ₅₃ AND ｗ₅₄) or (ｗ₆₂ AND ｗ₆₃ AND ｗ₆₄) or (ｗ₁₂ AND ｗ₁₃ AND ｗ₁₄) or (ｗ₀₂ AND ｗ₀₃ AND ｗ₀₄))) or (ｋ₂₂ AND ｋ₃₂ AND ｋ₄₂ AND ｋ₂₃ AND ｋ₃₃ AND ｋ₄₃ AND ((ｗ₂₅ AND ｗ₃₅ AND ｗ₄₅) or (ｗ₂₆ AND ｗ₃₆ AND ｗ₄₆) or (ｗ₂₁ AND ｗ₃₁ AND ｗ₄₁) or (ｗ₂₀ AND ｗ₃₀ AND ｗ₄₀)))

【００３５】上記の実施例は水平成分、垂直成分のみで
示したが、同様に、斜め成分のパターンも同様に抽出す
る。このように白領域上のエッヂを抽出する。白領域が
多いので網点を線画と誤認識することなく、白領域の線
画を抽出が可能となる。

【００３６】処理の流れは図１０、図１１のようにな
る。注目画素Ｐ（ｉ、ｊ）を図８に示す様に設定した時
に、図１０のように主走査方向に処理を実行して終了す
る。副走査方向に注目画素を＋１とし、主走査方向に再
び処理を行なう。

【００３７】パターンマッチング処理は、図１１に示す
ものである。前述したパターンに一致すると出力ＰＭＩ
はＨ（ｏｎ）を出力し、パターンに一致しないと出力Ｐ
ＭＩはＬ（ｏｆｆ）を出力する。

【００３８】パターンマッチング部Ｂ４４のブロックで
は、極細線の検出を行なう。極細線とは、線幅１〜３ｍ
ｍ程度で構成されている文字、線画を意味する。ここで
黒パターン（ｋ）は、黒画素またはエッヂ量が閾値thR
ｗより大きいものをＨとする。そして白パターン（ｗ）
は、黒パターンがＬの時にＨとする。ここでの閾値thRB
は、パターンマッチング部Ａ４３と同じである必要はな
い。つまり、エッジ量成分で補正するのは細線のコント
ラストをあげるためである。極細線のパターンの例とし
ては、次式の（７×７）のようになる。

【００３９】 ((ｗ₁₂ AND ｗ₁₃ AND ｗ₁₄) or (ｗ₀₂ AND ｗ₀₃ AND ｗ₀₄) AND ｋ₃₂ AND ｋ₃₃ AND ｋ₃₄ AND (ｗ₅₂ AND ｗ₅₃ AND ｗ₅₄) or (ｗ₆₂ AND ｗ₆₃ AND ｗ₆₄)) or ((ｗ₂₁ AND ｗ₃₁ AND ｗ₄₁) or (ｗ₂₀ AND ｗ₃₀ AND ｗ₄₀) AND ｋ₂₃ AND ｋ₃₃ AND ｋ₄₃ AND (ｗ₂₅ AND ｗ₃₅ AND ｗ₄₅) or (ｗ₂₆ AND ｗ₃₆ AND ｗ₄₆))

【００４０】水平成分、垂直成分のみで示したが、同様
に、斜め成分のパターンも同様に抽出する。このように
黒パターンの両側を、白パターンで挟み込まれている場
合に、極細線候補として抽出する。

【００４１】図１０、図１２を用いて説明する。注目画
素Ｐ（ｉ、ｊ）を図８に示す様にした時に、図１０のよ
うに主走査方向に処理を行ない、終了すると副走査方向
に注目画素を＋１して、主走査方向に再び処理を行な
う。

【００４２】図１０のパターンマッチングは図１２のよ
うになる。ＭＦＢは状態変数であり、主走査の先端では
θである。ＳＦＢ（ｉ）は、主走査方向の１ライン分の
配列であり１ライン前の状態変数である。図１２のフロ
ーチャートを説明する。

【００４３】ステップＳ１１においてＭＦＢ＜ＳＦＢ
（ｉ）がチェックされる。現在の状態変数と１ライン前
の状態変数とを比較して、１ライン前の状態変数の方が
大きければ、ＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）とする。本処理後に
ステップＳ１２へ進む。

【００４４】ステップＳ１２では「ＰＭＩｏｎ？」がチ
ェックされる。パターンマッチング部Ａ４３の出力結果
で、現在の注目画素の位置に対応する画素の判定結果が
Ｈ（ｏｎ）であるならば、ＭＦＢ＝４とする。ステップ
Ｓ１３では白地領域であるかどうかの判定を行なう。こ
こでの白地領域は次のようになる。ラプラシアン部の出
力の白領域をａとし、下記となる時に白地領域と判定す
る。

【００４５】 a₀₀ AND a₀₁ AND a₀₂ AND a₁₀ AND a₁₁ AND a₁₂ AND a₂₀ AND a₂₁ AND a₂₂

【００４６】ステップＳ１３において一致した時にＬ
（ｏｆｆ）を出力し、その後にＭＦＢ＝８とする。ま
た、一致しない時にはステップＳ１４へ進む。ステップ
Ｓ１４の「極細線パターン？」では、上述した極細線パ
ターンと一致を見る。このチェックにおいて一致した時
にはステップＳ１５へ進む。一致しない時にはＬ（ｏｆ
ｆ）を出力し、ステップＳ１６へ進む。

【００４７】ステップＳ１５の「ＭＦＢ＝θ？」では、
状態変数がθであるかどうかを判定する。この判定で
「ＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）」が満たされた時には、Ｌ（ｏ
ｆｆ）を出力後にステップＳ１８へ進む。一致しない時
にはＨ（ｏｎ）を出力し、状態変数ＭＦＢ＝４とした後
にステップＳ１８へ進む。ステップＳ１６の「ＭＦＢ＝
θ？」においては、状態変数がθであるかどうかを判定
する。この判定で一致した時はステップＳ１８へ進む。
一致しない時には処理「ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１」を実行
し、その後ステップＳ１８へ進む。ステップＳ１８の
「ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦＢ」では、１ライン前の状態変数
を更新する。

【００４８】ステップＳ１９の「ＳＦＢ（ｉ）＞ＳＦＢ
（ｉ−１）？」では、更新した１ライン前のデータと更
新した１ライン１画素前のデータとの比較を行ない、１
ライン前のデータの方が大きければ、処理「ＳＦＢ（ｉ
−１）＝ＳＦＢ（ｉ）」を実行する。

【００４９】上記の処理を主走査方向に順次行なう。つ
まり、状態変数ＭＦＢは、順次図９の矢印方向に伝搬
する。そして、ステップＳ１８により、矢印の方向に
伝搬し、ステップＳ１９により矢印に伝搬する。この
ことにより、ステップＳ１３の白地判定、又はステップ
Ｓ１２のパターンマッチングで、状態変数をセットする
ことにより、白地上の極細線を検出することが可能とな
り、絵上の網点を誤抽出しなくなる。さらに、ステップ
Ｓ１４の極細線のパターンマッチングにより、状態変数
を再セットするので、文字のかたまりも良好に抽出が可
能となる。

【００５０】図９のように、副走査の矢印方向はθまた
は＋方向なので、ライン単位（主走査１ラインごと）に
行う処理には、１ライン分の状態変数とパターンマッチ
ングで必要なライン数のメモリを備えるだけで足り、ぺ
ージメモリを備えることなく容易に実現が可能である。

【００５１】パターンマッチング部Ｃのブロックでは細
線、特に漢字の“書”のようにこみ入った時の抽出を行
う。ここでの黒パターン（K）は、黒画素またはエッヂ
量が閾値thRBより大きいものをＨとする。そして白パタ
ーン（W）は、黒パターンがＬの時にＨとする。ここで
の閾値thRBは４より小さくなる。ここでは、エッヂ量成
分はほとんど補正する必要はなく、ある程度（３〜４画
素）の細線が確実に抽出できるようにして、網点を抽出
し難いようにする。細線のパターンの例として、下記の
（７×７）のようになる。

【００５２】 ((W₁₂ AND W₁₃ AND W₁₄) or (W₀₂ AND W₀₃ AND W₀₄) AND K₃₂ AND K₃₃ AND K₃₄ AND (W₅₂ AND W₅₃ AND W₅₄) or (W₆₂ AND W₆₃ AND W₆₄)) or ((W₂₁ AND W₃₁ AND W₄₁) or (W₂₀ AND W₃₀ AND W₄₀) AND K₃₂ AND K₃₃ AND K₄₃ AND (CW₂₅ AND W₃₅ AND W₄₅) or (W₂₆ AND W₃₆ AND W₄₆))

【００５３】水平成分・垂直成分のみで示したが、同様
に斜め成分のパターンも同様に抽出する。このように、
黒パターンの両側を白パターンではさみこまれている場
合に、細線候補として抽出する。

【００５４】図１０、図１３を用いて説明する。注目Ｐ
（ｉ、ｊ）を図８の様にした時、図８のように主走査方
向に処理を行ない、終了すると副走査方向に注目画素を
＋１して、主走査方向に再び処理を行なう。図１０のパ
ターンマッチングは図１３のようになる。ＭＦＢは状態
変数であり主走査の先端ではθである。ＳＦＢ（ｉ）
は、主走査方向１ライン分の配列であり１ライン前の状
態変数である。図１３のフローチャートを説明する。

【００５５】ステップＳ２１の「ＭＦＢ＜ＳＦＢ（ｉ）
？」では、現在の状態変数と１ライン前の状態変数とを
比較して、１ライン前の状態変数の方が大きければ、処
理「ＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）」を実行する。その後にステ
ップＳ２２へ進む。ステップＳ２２の「ＰＭＩｏｎ？」
では、パターンマッチング部Ａ３４の出力結果で、現在
の注目画素の位置に対応する画素の判定結果を出力す
る。この時、判定結果がＨ（ｏｎ）ならば、「ＭＦＢ＝
ＭＦＢ＋１」とし、ステップＳ２３へ進む。ステップＳ
２３の「白地領域？」では、白地領域であるかどうかの
判定を行なう。ここでの白地領域は、次のようになる。
ラプラシアン部の出力の白領域を記号ａとし、下記とな
る時に白地領域と判定する。

【００５６】 a₀₀ AND a₀₁ AND a₀₂ AND a₁₀ AND a₁₁ AND a₁₂ AND a₂₀ AND a₂₁ AND a₂₂

【００５７】上記の判定において一致した時、Ｌ（ｏｆ
ｆ）を出力し、ＭＦＢ＝８として、ステップＳ２８へ進
む。一致しない時は、ステップＳ２４へ進む。ステップ
Ｓ２４の「細線パターン？」では、上述した細線パター
ンとの一致を見る。一致した時にはステップＳ２５へ進
む。また、一致しない時にはＬ（ｏｆｆ）を出力し、ス
テップＳ２６へ進む。ステップＳ２５の「ＭＦＢ＝θ
？」では、状態変数がθであるかどうかを判定する。こ
の判定で、一致した時にはＬ（ｏｆｆ）を出力し、ステ
ップＳ２８へ進む。一致しない時にはＨ（ｏｎ）を出力
し、ステップＳ２７へ進む。

【００５８】ステップＳ２６「ＭＦＢ＝θ？」では、状
態変数がθであるかどうかを判定する。この判定におい
て、一致した時にはステップＳ２８へ進む。一致しない
時には「ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１」を行い、ステップＳ２８
へ進む。ステップＳ２７の「ＭＦＢ＞４？」では、状態
変数が４より大きければそのままであり、４以下ならば
状態変数を「ＭＦＢ＝４」とする。ステップＳ２８の処
理「ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＢＦ」では、１ライン前の状態変
数を更新する。

【００５９】ステップＳ２９の「ＭＦＢ（ｉ）＞ＭＦＢ
（ｉ−１）？」では、更新した１ライン前のデータと更
新した１ライン１画素前のデータとの比較を行ない、１
ライン前のデータの方が大きければ、処理「ＭＦＢ（ｉ
−１）＝ＭＦＢ（ｉ）」をする。

【００６０】このように主走査方向に順次処理を行な
う。つまり、状態変数ＭＢＦは、順次図９の矢印方向
に伝搬する。そして、ステップＳ２８により、矢印の
方向に伝搬し、ステップＳ２９により、矢印の方向に
伝搬する。このことにより、白地判定（Ｓ２３）、又は
パターンマッチング（Ｓ２２）で状態変数をセットする
ことにより、白地上の細線を検出することが可能であ
り、誤抽出しなくなる。極細線のパターンマッチング
（Ｓ２４）により状態変数を更新するので、抽出間隔の
広い文字も良好に抽出が可能となる。

【００６１】図９のように、副走査の矢印方向はθまた
は＋方向なので、ライン単位（主走査１ラインごと）に
行なう処理には１ライン分の状態変数と、パターンマッ
チングに必要なライン数のメモリを備えるだけで良く、
ぺージメモリを備えることなく容易に実現可能である。
孤立点除去において、線画は連続した線から成るので、
孤立点を除去する。孤立点は、網点を線画と誤検出した
場合に生じる。

【００６２】パターンマッチング部Ａ４３、パターンマ
ッチング部Ｂ４４、パターンマッチング部Ｃ４５のいず
れか一つ以上で抽出したら抽出パターンとする。例え
ば、５×５のパターンマッチングにおいて、周辺画素に
抽出パターンがなく、注目画素が抽出パターンならば除
去する。一例を式で示す。ここにおいて、抽出パターン
を記号ａとする。

【００６３】

【外１】

【００６４】また、パターンマッチングでなく、マトリ
ックス内の数をかぞえて判定してもよい。膨張部４７に
おいて、抽出パターンを膨張することにより、文字の交
点などをつなぎ、さらに線画とその周辺の線画処理を行
なうようにする。

【００６５】上述のパターンマッチングは、十字の交点
を抽出できないが、連結が可能となる。また、線画とそ
の周辺を線画とみなすのは、黒文字処理と空間フィルタ
を良好に作用させるためである。次式に等倍の例（７×
７）を示す。

【００６６】ａ₀₀ or ａ₀₁ or ａ₀₂ or ａ₀₃ or ａ₀₄ or ａ₀₅ or ａ₀₆ or ａ₁₀ or ａ₁₁ or ａ₁₂ or ａ₁₃ or ａ₁₄ or ａ₁₅ or ａ₁₆ or ａ₂₀ or ａ₂₁ or ａ₂₂ or ａ₂₃ or ａ₂₄ or ａ₂₅ or ａ₂₆ or ａ₃₀ or ａ₃₁ or ａ₃₂ or ａ₃₃ or ａ₃₄ or ａ₃₅ or ａ₃₆ or ａ₄₀ or ａ₄₁ or ａ₄₂ or ａ₄₃ or ａ₄₄ or ａ₄₅ or ａ₄₆ or ａ₅₀ or ａ₅₁ or ａ₅₂ or ａ₅₃ or ａ₅₄ or ａ₅₅ or ａ₅₆ or ａ₆₀ or ａ₆₁ or ａ₆₂ or ａ₆₃ or ａ₆₄ or ａ₆₅ or ａ₆₆

【００６７】このことにより、印刷原稿の線画を良好に
抽出可能とする。例えば、図１４に示すアンシャープマ
スキングによるディテール強調効果処理を施す。図１４
において、（ａ）は処理対象の主信号、（ｂ）はアンシ
ャープ信号、（ｃ）はアンシャープマスク信号、（ｄ）
はディテール強調ずみ信号、をそれぞれ表している。こ
れらのエッジ特性例に基づき補正を行う。本実施例で
は、ラプラシアン部で図１４(ｃ)のアンシャープマスク
信号を用いてエッジ量の補正をした。しかし、図１４
(ｄ)のディテール強調ずみ信号等、他の信号を用いて補
正してもよい。この補正により、特に、カタログの使用
説明・仕様表のように罫線の中に網点があっても良好に
罫線を抽出できる。

【００６８】パターンマッチング部Ａで白地上の黒（輪
郭）を拾う場合には、網点（網掛け）上の文字は抽出し
ない。パターンマッチングＢ、Ｃにより白地上の罫線を
抽出する。“書”のようなこみ入った文字もパターンマ
ッチングＢまたはＣにより抽出する。パターンマッチン
グＢとＣとの違いは文字の大きさである。読み取り（画
素）密度により異なるが、小さな文字の場合には、細線
又は太線を抽出したら、状態変数をある値に設定して一
定範囲を抽出する。やや小さな文字の文字の設定の場合
には、細線又は太線を抽出したら、状態変数に対して＋
αを抽出範囲としている。

【００６９】これは、罫線内に網掛けがあり、その中の
文字の誤出を避けるためで、罫線が細いと、文字が近く
にある可能性があるからであり、また罫線の幅が太くな
るにつれ文字が近くにある可能性が減るからである。

【００７０】上記の実施例により、小さい文字や線画、
白地上の画数の多い文字を抽出することが可能となる。
副走査方向の反映方向が一方向なので、ラスタースキャ
ン方式の読み出し方法で、特にハードウェア化に適し、
画像データに容易に反映が可能である。

【００７１】

【発明の効果】以上の説明より明かなように、本発明の
画像処理装置は、アナログ画像データをｎ値のデジタル
データとし、このデジタルデータ内の所定の白画素の周
辺に複数の白画素が存在することにより構成される領域
を白画素領域と判定する。白画素領域を判定した時にこ
の白画素領域に係る状態変数を設定し、デジタルデータ
の黒画素を抽出し補正した補正黒画素を用いて細線候補
とし、この細線候補が細線か否かを判定する。この判定
においては、状態変数の所定の範囲での更新において行
われる。よって、太文字周辺の文字候補を文字とするこ
とにより、より小さい文字や線画を抽出することが可能
となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理装置の実施の形態を示す主要
構成ブロック図である。

【図２】図１の画像処理部の構成例を示すブロック図で
ある。

【図３】図２の原稿認識部の構成例を示すブロック図で
ある。

【図４】図３の線画認識部の構成例を示すブロック図で
ある。

【図５】白領域検出の動作を説明するための記号化され
たマトリックスである。

【図６】線画の概念的な断面図であり白領域と黒画素と
閾値とを表している。

【図７】線画の概念的な断面図でありエッジ量と閾値と
を表している。

【図８】注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を基準とした走査手順を
説明するための図である。

【図９】注目画素Ｐ（ｉ，ｊ）を基準とした走査手順を
説明するための図である。

【図１０】パターンマッチングの動作を示すフローチャ
ートである。

【図１１】図１０のパターンマッチング処理を示すフロ
ーチャートである。

【図１２】パターンマッチングの処理手順例１を示すフ
ローチャートである。

【図１３】パターンマッチングの処理手順例２を示すフ
ローチャートである。

【図１４】図４のラプラシアン部における補正を説明す
るための図である。

【符号の説明】

１１原稿読み取り部１２画像処理部１３画像記録部２１ＲＧＢγ補正部２２遅延部２３ＲＧＢフィルタ部２４色補正部２５ＶＣＲ部２６変倍部２７ＣＭＹＢｋフィルタ部２８ＣＭＹＢｋγ補正部２９階調処理部３０原稿認識部３１線画認識部３２色判定部４１モノクロ化部４２ラプラシアン部４３、４４、４５パターンマッチング部４６孤立点除去部４７膨張部

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【手続補正書】

【提出日】平成８年４月３日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００４２

【補正方法】変更

【補正内容】

【００４２】図１０のパターンマッチングは図１２のよ
うになる。ＭＦＢは状態変数であり、主走査の先端では
０である。ＳＦＢ（ｉ）は、主走査方向の１ライン分の
配列であり１ライン前の状態変数である。図１２のフロ
ーチャートを説明する。

【手続補正２】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００４７

【補正方法】変更

【補正内容】

【００４７】ステップＳ１５の「ＭＦＢ＝０？」では、
状態変数が０であるかどうかを判定する。この判定で
「ＭＦＢ＝ＳＦＢ（ｉ）」が満たされた時には、Ｌ（ｏ
ｆｆ）を出力後にステップＳ１８へ進む。一致しない時
にはＨ（ｏｎ）を出力し、状態変数ＭＦＢ＝４とした後
にステップＳ１８へ進む。ステップＳ１６の「ＭＦＢ＝
０？」においては、状態変数がθであるかどうかを判定
する。この判定で一致した時はステップＳ１８へ進む。
一致しない時には処理「ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１」を実行
し、その後ステップＳ１８へ進む。ステップＳ１８の
「ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＦＢ」では、１ライン前の状態変数
を更新する。

【手続補正３】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５０

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５０】図９のように、副走査の矢印方向は０また
は＋方向なので、ライン単位（主走査１ラインごと）に
行う処理には、１ライン分の状態変数とパターンマッチ
ングで必要なライン数のメモリを備えるだけで足り、ぺ
ージメモリを備えることなく容易に実現が可能である。

【手続補正４】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５７

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５７】上記の判定において一致した時、Ｌ（ｏｆ
ｆ）を出力し、ＭＦＢ＝８として、ステップＳ２８へ進
む。一致しない時は、ステップＳ２４へ進む。ステップ
Ｓ２４の「細線パターン？」では、上述した細線パター
ンとの一致を見る。一致した時にはステップＳ２５へ進
む。また、一致しない時にはＬ（ｏｆｆ）を出力し、ス
テップＳ２６へ進む。ステップＳ２５の「ＭＦＢ＝０
？」では、状態変数が０であるかどうかを判定する。こ
の判定で、一致した時にはＬ（ｏｆｆ）を出力し、ステ
ップＳ２８へ進む。一致しない時にはＨ（ｏｎ）を出力
し、ステップＳ２７へ進む。

【手続補正５】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００５８

【補正方法】変更

【補正内容】

【００５８】ステップＳ２６「ＭＦＢ＝０？」では、状
態変数が０であるかどうかを判定する。この判定におい
て、一致した時にはステップＳ２８へ進む。一致しない
時には「ＭＦＢ＝ＭＦＢ−１」を行い、ステップＳ２８
へ進む。ステップＳ２７の「ＭＦＢ＞４？」では、状態
変数が４より大きければそのままであり、４以下ならば
状態変数を「ＭＦＢ＝４」とする。ステップＳ２８の処
理「ＳＦＢ（ｉ）＝ＭＢＦ」では、１ライン前の状態変
数を更新する。

【手続補正６】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】００６１

【補正方法】変更

【補正内容】

【００６１】図９のように、副走査の矢印方向は０また
は＋方向なので、ライン単位（主走査１ラインごと）に
行なう処理には１ライン分の状態変数と、パターンマッ
チングに必要なライン数のメモリを備えるだけで良く、
ぺージメモリを備えることなく容易に実現可能である。
孤立点除去において、線画は連続した線から成るので、
孤立点を除去する。孤立点は、網点を線画と誤検出した
場合に生じる。

【手続補正７】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１２

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１２】

【手続補正８】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図１３

【補正方法】変更

【補正内容】

【図１３】

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】アナログ画像データをｎ値（ｎは２以上
の自然数）のデジタルデータとするｎ値化手段と、該デジタルデータ内の所定の白画素の周辺に複数の白画
素が存在することにより構成される領域を白画素領域と
判定する白画素領域判定手段と、前記白画素領域を判定した時に該白画素領域に係る状態
変数を設定する第１の状態変数設定手段と、前記デジタルデータの黒画素を抽出し補正した補正黒画
素を用いて細線候補とするパターン抽出を行なう細線候
補抽出手段と、該パターン抽出された細線候補が細線か否かを判定する
細線判定手段とを備え、該細線判定手段は、前記状態変数の所定の範囲での更新
において前記判定を行うことを特徴とする画像処理装
置。
【請求項２】前記画像処理装置は、さらに、白地上の
黒文字を検出した時に前記状態変数を設定する第２の状
態設定手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の
画像処理装置。
【請求項３】前記所定の白画素の走査処理を一定方向
に行い、前記状態変数の反映方向は処理画素Ｐ（ｉ、
ｊ）に対してＰ（ｉ、ｊ＋１）、Ｐ（ｉ＋１、ｊ）、Ｐ
（ｉ＋１、ｊ−１）の座標であることを特徴とする請求
項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】前記パターン抽出後に合成を行ない、孤
立点除去を行ない、膨張を行なうことを特徴とする請求
項１から３の何れか１項に記載の画像処理装置。