JPH096946A

JPH096946A - 画像処理方法及びその装置

Info

Publication number: JPH096946A
Application number: JP7156107A
Authority: JP
Inventors: Suketaka Amano; 祐隆天野; Takeaki Kobayashi; 丈朗小林
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1995-06-22
Filing date: 1995-06-22
Publication date: 1997-01-10

Abstract

(57)【要約】【目的】性質の異なる画像領域を含む画像に対して、そ
れぞれの画像領域の画像特性を考慮した適切な画像処理
の実行を可能とする。【構成】単一色多階調濃淡画像及びカラー多階調濃淡画
像を含む処理対象画像から、２色または単一色で構成さ
れる画像領域と３色以上で構成される画像領域とを分離
し、分離された２色または単一色領域と３色以上の２つ
の画像領域に対し、それぞれ異なる画像処理を実施す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、テキスト、グラフィッ
クパターン、写真等が混在する画像（単一色多階調濃淡
画像、カラー多階調濃淡画像）を取り扱う画像処理方法
及びその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、画像処理装置によって、テキス
ト、カラーグラフィック、写真等の異なる性質の画像領
域が混在する画像を取り扱う機会が増えてきている。画
像処理装置は、加工、保存等の画像処理を実施するに当
たり、処理の最適化、効率化の観点から、異なる性質の
画像領域を分離し、それぞれの画像の性質に応じた個別
の処理を実施することが望まれる。

【０００３】一般に画像処理装置による画像領域の分離
において、白黒テキストとそれ以外の領域を分離するこ
とは比較的容易に行なわれている。さらに、画像処理装
置は、画像中から分離した各画像領域について、濃度等
に基づいて、どのような種類の画像領域であるかを判別
している。

【０００４】ところで画像中に含まれる色付き文字や色
付きの線図形パターンは、中間的な濃度となっている。
このため、従来の画像処理装置では、色付き文字や色付
きの線図形パターンを、画像中の特徴から写真領域と同
様の画像領域として判別している。

【０００５】すなわち、従来の画像処理装置では、画像
中の特徴から色付き文字や線図形を写真と同様の画像領
域とし、写真の画像領域に対する処理と同様の処理を施
している。しかしながら、本来、例えば２色で構成され
た色付き文字の領域や色付きの線図形パターンは、写真
とは異なる性質を有しているため、色付き文字等の画像
領域について写真などに適用する画像処理を施すと、例
えば鮮明さが失われるなどの不都合が生じてしまう。ま
た、写真の画像領域に適したデータ圧縮を、色付き文字
の領域に対して行なっても圧縮効率が悪くなってしま
う。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】このように従来の画像
処理装置では、画像領域の種類を判別し、各画像領域の
種類に応じた処理を実行すると、例えば２色で構成され
た色付き文字の領域や色付きの線図形パターンのよう
に、画像処理を実施する際には白黒テキスト等と同等に
取り扱った方が適切であるにもかかわらず、写真等の画
像領域に対する処理と同様の処理が施されていた。

【０００７】このため、例えば画像領域に対する解像度
が不適切となったり、画像の保存等に伴うデータ圧縮等
を行なう際に、データ圧縮の効率を低下させてしまう等
の問題があった。

【０００８】本発明は前記のような事情を考慮してなさ
れたもので、性質の異なる画像領域を含む画像に対し
て、それぞれの画像領域の画像特性を考慮した適切な画
像処理の実行が可能な画像処理方法及びその装置を提供
することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、単一色多階調
濃淡画像及びカラー多階調濃淡画像を含む処理対象画像
から、２色または単一色で構成される画像領域と３色以
上で構成される画像領域とを分離し、分離された２色ま
たは単一色領域と３色以上の２つの画像領域に対し、そ
れぞれ異なる画像処理を実施することを特徴とする。

【００１０】また、前記処理対象画像を複数の小領域に
分割し、小領域毎に濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒ
ストグラムから算出した特徴量から、２色または単一色
で構成された画像領域か、３色以上で構成された画像領
域かを判定することを特徴とする。

【００１１】また、前記小領域毎に作成された濃度ヒス
トグラムから、判別分析法によって決定されたしきい値
と、同しきい値により２分されたそれぞれの濃度ヒスト
グラム毎の統計的特徴量を利用して、２色または単一色
で構成される画像領域と、３色以上で構成される画像領
域を判定することを特徴とする。

【００１２】また、分離された２色または単一色で構成
される画像領域内において、画像を構成する領域特有の
２色または単一色を求めることを特徴とする。また、分
離された２色または単一色で構成される画像を構成する
各画素を、求められた領域特有の２色または単一色の値
に統一することを特徴とする。

【００１３】また、分離された２色または単一色で構成
される画像領域特有の２色または単一色の値に基づい
て、２色または単一色で構成される画像領域同士を結合
し、結合された領域内の２色または単一色の値を統一す
ることを特徴とする。

【００１４】また、分離された、２色または単一色で構
成される画像領域と、３色以上で構成される画像領域の
それぞれに異なる画像解像度を設定し、画像領域毎に前
記画像解像度に応じて変換することを特徴とする。ま
た、２色または単一色で構成される画像領域と、３色以
上で構成される画像領域毎に異なる画像圧縮方法を適用
して、画像圧縮を行なうことを特徴とする。

【００１５】

【作用】このような構成によれば、処理対象とする画像
を２色または単一色で構成される画像領域と、３色以上
で構成される画像領域とに分離されるので、例えば中間
的な濃度である色付き文字や色付きの線図形パターン等
であっても、白黒テキストに対する処理と同様な本来実
行すべき処理を施すことが可能となる。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は本実施例における画像処理装置の構成を
示すブロック図である。図１に示すように、本実施例の
画像処理装置は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１
３、表示装置１４、ハードディスク装置１５、スキャナ
装置１６、割り込みコントローラ１７、及びキーボード
１８によって構成されている。

【００１７】ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２内に格納された
画像処理プログラムに従って、画像情報に処理を実施す
る。本実施例では、後述する図２〜図１０に示すフロー
チャートに従う画像処理を実行する。

【００１８】ＲＯＭ１２は、画像処理プログラムやその
他プログラムを記憶するメモリである。ＲＡＭ１３は、
画像処理プログラムに従った処理等を行う上で必要な情
報を一時記憶するもので、処理対象とする画像に関する
データや、各種判別の際に求められる画像領域に関する
情報等が記憶される。

【００１９】表示装置１４は、スキャナ装置１６あるい
はハードディスク装置１５からの入力画像や、画像処理
プログラムに従って所定の処理を施された画像、あるい
はＣＰＵ１１からの命令でユーザにオペレーションの選
択をさせるためのメッセージ等を表示する。

【００２０】ハードディスク装置１５は、ＲＡＭ１３に
保存しきれない情報や、画像処理プログラムを実施する
前後の画像に関するデータ等を記憶する。スキャナ装置
１６は、画像処理プログラムに応じた画像処理の対象と
なる画像を入力するもので、入力があると割り込みコン
トローラ１７にスキャナ入力信号線１Ｂを通して信号を
送る。スキャナ装置１６によって入力された画像の画像
データは、ＲＡＭ１３、またはハードディスク装置１５
に格納される。

【００２１】割り込みコントローラ１７は、スキャナ装
置１６、キーボード１８からの割り込みをＣＰＵ１１に
伝える。キーボード１８は、ユーザからのオペレーティ
ングのための情報等を入力するもので、ＣＰＵ１１によ
る画像処理中に割り込みが必要な場合には、キーボード
入力信号線１Ｃを介して割り込みコントローラ１７に信
号を出力し、またデータバス１９及びアドレスバス１Ａ
を用いてＣＰＵ１１に対してデータ等を出力する。

【００２２】データバス１９は、ＣＰＵ１１と各部との
間でデータを送受するための信号線である。アドレスバ
ス１Ａは、ＣＰＵ１１と各部との間でデータを送受する
際のデータのアドレスを通知するための信号線である。

【００２３】スキャナ入力信号線１Ｂは、スキャナ装置
１６と割り込みコントローラ１７とを接続する信号線で
ある。キーボード入力信号線１Ｃは、キーボード１８と
割り込みコントローラ１７とを接続する信号線である。

【００２４】割り込み信号線１Ｄは、ＣＰＵ１１と割り
込みコントローラ１７とを接続する。次に、本実施例の
動作について説明する。まず、本実施例の画像処理装置
における画像処理全体の概略動作について、図２に示す
フローチャートを参照しながら説明する。

【００２５】ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に格納された画
像処理プログラムに従い、ハードディスク装置１５ある
いはスキャナ装置１６から読み込まれ、ＲＡＭ１３に格
納された処理対象とする入力画像に対して画像処理を実
施する。画像処理装置は、多階調濃淡画像を処理対象と
するもので、処理対象には単一色多階調濃淡画像及びカ
ラー多階調濃淡画像が含まれる。

【００２６】ＣＰＵ１１は、ＲＡＭ１３に格納された処
理対象とする画像を、２色または単一色で構成される画
像領域と、３色以上で構成される画像領域の２種類の画
像領域に分割する（像域分離処理（ステップ２１））。
また、ＣＰＵ１１は、必要に応じて、２色または単一色
で構成されると判別された画像領域の画素値を統一する
処理を施す。

【００２７】ＣＰＵ１１は、像域分離処理によって分離
された、２色または単一色で構成される画像領域と、３
色以上で構成される画像領域のそれぞれについて、後続
する画像処理を選択する（ステップ２２）。

【００２８】すなわち、ＣＰＵ１１は、２色または単一
色で構成される画像領域に対して、同画像領域に最適な
画像処理を実施し（ステップ２３）、その他の画像領域
についても同様に最適な画像処理を実施する（ステップ
２４）。

【００２９】ＣＰＵ１１は、２種類の各画像領域に対す
る画像処理結果を合成し、１枚の画像を生成する（ステ
ップ２５）。このようにして、２色または単一色で構成
される画像領域と、３色以上で構成される画像領域とを
判別し、それぞれ異なる画像処理を実施できることか
ら、例えば色付き文字の領域や色付きの線図形パターン
等について効率的な処理である白黒テキストと同様の処
理を施すことができる。

【００３０】次に、ステップ２１における、２色または
単一色で構成される画像領域と、３色以上で構成される
画像領域とを判定する画像処理（像域分離処理）につい
て、図３に示すフローチャートを参照しながら説明す
る。

【００３１】まず、ＣＰＵ１１は、処理対象とする入力
画像を、複数（ｍ個）の小領域に分割する。ここで分割
される小領域は、各領域が２色または単一色で構成され
る画像領域と、３色以上で構成される画像領域とを正確
に識別できる十分に小さい領域とする。また、各領域毎
の処理を効率的に実行可能な程度（例えば、後述する判
別分析法を用いる場合に好適な大きさ）とする。ＣＰＵ
１１は、複数の小領域のそれぞれに対して処理を実施す
る際の、処理の終了条件となるパラメータｉを初期化す
る（ステップ３２）。ＣＰＵ１１は、パラメータｉが示
す小領域を処理対象とし、パラメータｉの値を更新しな
がら、全ての小領域について処理を実行する。

【００３２】ＣＰＵ１１は、パラメータｉが示す処理対
象とする小領域の画像データから濃度ヒストグラムを作
成する（ステップ３３）。ＣＰＵ１１は、処理対象の小
領域から作成された濃度ヒストグラムから、２色または
単一色で構成される画像領域か、３色以上で構成される
画像領域かを判定するための特徴量（具体例については
後述する）を算出し、この特徴量に基づいて何れの画像
領域であるか判定する（ステップ３４）。

【００３３】ＣＰＵ１１は、処理対象画像を構成する全
ての小領域に対し、判定処理が終了したかどうかを判定
し（ステップ３５）、終了していなければ処理の終わっ
ていない小領域を指示するためにパタメータｉを更新す
る（ステップ３６）。

【００３４】また、全ての小領域に対し判定処理が終了
していると判定された場合、小領域毎の像域情報を出力
して終了する。こうして、入力画像を小領域に分割し、
各小領域毎に処理を行なうことにより、効率良く処理を
実行可能とし、また２色または単一色で構成される画像
領域と、３色以上で構成される画像領域とを正確に判別
することができる。

【００３５】次に、ステップ３４において、画像のある
任意の小領域から作成した濃度ヒストグラムから、その
小領域の画像特性を判定する処理について、図４に示す
フローチャートを参照しながら説明する。本実施例で
は、画像領域を判定するために用いるしきい値を、判別
分析法（詳細については後述する）によって求める。

【００３６】まず、ＣＰＵ１１は、処理対象とする小領
域から作成した濃度ヒストグラムに対し、判別分析法を
適用して、しきい値ｔｈを算出する（ステップ４１）。
ＣＰＵ１１は、しきい値ｔｈに従って濃度ヒストグラム
を二分し、それぞれの濃度ヒストグラムから、統計的な
特徴量、すなわち濃度平均ｍ１，ｍ２、分散ｄ１，ｄ
２、累積画素数ｓ１，ｓ２を算出する（ステップ４
２）。

【００３７】ＣＰＵ１１は、分散に対するしきい値Ｄと
分散ｄ１，ｄ２とを比較して、２色または単一色で構成
される画像領域か、３色以上で構成される画像領域かを
判定する（ステップ４３）。ここで、分散ｄ１，ｄ２の
値が、しきい値Ｄの値より小さい場合には、２色または
単一色で構成される画像領域と判定する。

【００３８】また、分散ｄ１，ｄ２の少なくとも一方が
しきい値Ｄ以上であった場合、ＣＰＵ１１は、濃度平均
の値の差に対するしきい値Ｍと、２つの濃度ヒストグラ
ムの濃度平均の差｜ｍ１−ｍ２｜とを比較して、２色ま
たは単一色で構成される画像領域か、３色以上で構成さ
れる画像領域かを判定する（ステップ４４）。ここで、
しきい値Ｍより｜ｍ１−ｍ２｜の値が小さく、ｍ１とｍ
２の差が十分に近い場合には、２色または単一色で構成
される画像領域と判定する。

【００３９】また、｜ｍ１−ｍ２｜の値がしきい値Ｍ以
上であった場合、ＣＰＵ１１は、濃度ヒストグラムの累
積画素数に対するしきい値Ｓと、累積画素数ｓ１，ｓ２
とを比較して２色または単一色で構成される画像領域
か、３色以上で構成される画像領域かを判定する（ステ
ップ４５）。累積画素数ｓ１，ｓ２のどちらか一方が、
しきい値Ｓより小さい場合には２色または単一色で構成
される画像領域として判定する。

【００４０】以上のステップ４３，４４，４５の何れに
も該当しない場合には、対象としている小領域を３色以
上で構成される画像領域として判定する。なお、図４の
説明では処理対象とする画像が、カラー多階調濃淡画像
であって、例えば対象画像がＲＧＢ表色系で記述されて
いるとすると、ＲＧＢのそれぞれの濃度ヒストグラム
が、ステップ４３，４４，４５の条件を満たすものを、
２色または単一色で構成される画像領域と判定する。

【００４１】ここで、判別分析法について説明する。こ
こでは、濃度範囲が［０〜Ｄ］の濃度ヒストグラムを二
分するためのしきい値を、しきい値ｔとする。また、濃
度が［０〜ｔ−１］の画素の平均濃度値をｆ0 、濃度が
［ｔ〜Ｄ］の画素の平均濃度をｆ1 、全画素の平均濃度
値をｆ、濃度ｋを持つ画素の数をｎk とする。クラス間
分散は以下の式（１）で与えられる。

【００４２】

【数１】また、クラス内分散は以下の式（２）で与えられる。

【００４３】

【数２】分散比を以下の式（３）とする。

【００４４】

【数３】

【００４５】以上の条件であった時、分散比が最大とな
るｔ＝ｔmax をしきい値とする。こうして判別分析法を
用いることにより求めたしきい値ｔを用いることによ
り、濃度ヒストグラムを適切に二分することができ、従
って確実に画像領域の判別が可能となる。

【００４６】なお、判別分析法を用いた場合に、対象と
する小領域の画素数が多くなる程、計算量が増大する
が、適切な大きさの小領域とすることで効率的に処理が
実行できると共に、効果的な結果が得られる。

【００４７】次に、例えば図４で説明した方法により判
別された、２色または単一色で構成される領域に対し
て、本来の特有の２色または単一色を算出する処理につ
いて、図５，図６に示すフローチャートを参照しながら
説明する。ここでは、処理対象とする領域の画像が、単
一色多階調濃淡画像（２色または単一色で構成される領
域）であるとする。

【００４８】一般に画像処理では、各画素の値（階調あ
るいは輝度）が測定誤差、あるいは補正等によって、本
来の画素特有の色と異なる場合がある。本処理によって
本来の色を算出することにより、より適確に画像領域の
分離が可能となる。

【００４９】ＣＰＵ１１は、ある任意の画像領域の濃度
ヒストグラムを、前述した判別分析法により求めたしき
い値ｔｈに基づいて二分し、それぞれの濃度ヒストグラ
ムｈ１，ｈ２を作成する。さらに、濃度ヒストグラムｈ
１，ｈ２から濃度平均値ｍ１，ｍ２、分散値ｄ１，ｄ２
を算出する。以下、濃度ヒストグラムｈ１，ｈ２、濃度
平均値ｍ１，ｍ２、及び分散値ｄ１，ｄ２を用いて処理
を実行する。

【００５０】まず、ＣＰＵ１１は、濃度平均の差に対す
るしきい値Ｍmin と、濃度ヒストグラムｈ１，ｈ２の濃
度平均の差｜ｍ１−ｍ２｜とを比較する（ステップ５
１）。この結果、濃度平均の差｜ｍ１−ｍ２｜が、しき
い値Ｍmin より小さい場合には、処理対象の画像領域が
単一色で構成されていると判定する。この場合、濃度ヒ
ストグラムｈ１，ｈ２を合わせた画像領域全体の濃度平
均を求め、処理対象の画像領域の固有の値、すなわち単
一色濃度値ｇとする（ステップ５２）。

【００５１】また、一方、ステップ５１において、濃度
平均の差｜ｍ１−ｍ２｜が、しきい値Ｍmin 以上であっ
た場合には、２色で構成される画像領域としてステップ
５３の処理へ進む。この場合、一方の濃度ヒストグラム
ｈ１に着目し、濃度ヒストグラムｈ１の分散ｄ１と分散
に対するしきい値Ｄmin を比較する（ステップ５３）。

【００５２】この結果、分散ｄ１がしきい値Ｄmin より
大きければ、濃度ヒストグラムのモード（頻度数のピー
ク）がはっきり現れていないものと判定する。この場
合、濃度ヒストグラムｈ１の平均度数ａ１を算出する
（ステップ５４）。そして、濃度ヒストグラムｈ１に対
し、濃度ヒストグラムｈ２との分割点の反対側から濃度
ヒストグラムｈ１の各濃度レベルにおける度数と平均度
数ａ１とを比較し、最初にａ１を越えた濃度レベルを２
色で構成される画像領域の一方の特有の色の値ｇ１とす
る。

【００５３】また、ステップ５３で分散値ｄ１がしきい
値Ｄmin 以下であった場合には、濃度ヒストグラムのモ
ードがはっきりと現れているものと判定する。この場
合、濃度ヒストグラムｈ１の中で最も度数の大きな濃度
レベルｌ１を算出する（ステップ５６）。

【００５４】ここで、最大度数濃度レベルｌ１が複数存
在するかを判定する（ステップ５７）最大度数濃度レベ
ルｌ１が複数存在する場合は、濃度ヒストグラムｈ１の
平均濃度値に最も近いｌ１の値を、２色から構成される
領域の一方の特有の色の値ｇ１とする（ステップ５
８）。

【００５５】一方、ステップ５７において、最大度数濃
度レベルｌ１が一つだけ存在する場合は、最大度数濃度
レベルｌ１を２色領域の一方の特有の色の値ｇ１とする
（ステップ５９）。

【００５６】以下、図６に示すステップ６１からステッ
プ６７までの処理は、濃度ヒストグラムｈ２から、２色
で構成される領域の他方の固有の色の値ｇ２を算出する
処理であり、前述した濃度ヒストグラムｈ１に対する処
理（ステップ５３〜５９）までと同様であるので説明を
省略する。

【００５７】なお、前述した説明では、処理対象を単一
色多階調濃淡画像として説明したが、処理対象とする画
像が、カラー多階調濃淡画像であって、例えばＲＧＢ表
色系で記述されているとすると、ＲＧＢのそれぞれの濃
度ヒストグラムに対し、図５，図６の処理を実施し、算
出されたＲＧＢ値で定義されるｇ１，ｇ２またはｇを、
その画像領域の特有の色の値とする。

【００５８】次に、例えば図５、図６に示す処理によっ
て判別された色に基づく、２色または単一色で構成され
る画像領域を構成する各画素を、２色または単一色に統
一する画像処理について、図７に示すフローチャートを
参照しながら説明する。ここでは、単一色多階調濃淡画
像に適用する場合について説明する。

【００５９】まず、ＣＰＵ１１は、２色または単一色で
構成される画像領域と、その領域特有の色の値ｇ１，ｇ
２またはｇの情報から、処理対象とする画像が２色で構
成される画像か、単一色で構成される画像かを判定する
（ステップ７１）。

【００６０】２色で構成される画像領域であると判定さ
れた場合、ＣＰＵ１１は、対象とする画像領域を構成す
る全ての画素の値をｇに置き換える（ステップ７２）。
一方、単一色で構成される画像領域であると判定された
場合、ＣＰＵ１１は、それぞれの画素と領域内の色の値
ｇ１，ｇ２とを比較し、より近い方の値と置き換える
（ステップ７３）。

【００６１】こうして、画像領域に特有の色を同じ色を
求めることにより、本来の画素の値に対する画像を処理
を施すことが可能となり、また同一の画像領域特定の色
を持つ画素を統一することにより、後続する処理を簡単
かつ効率的に行なうことができるようになる。

【００６２】次に、２色または単一色で構成される画像
領域と、それぞれの領域に特有の色の値から、２色また
は単一色で構成される画像領域の結合と、結合された領
域内の２色または単一色の値を統一する処理について、
図８を参照しながら説明する。ここでは、単一色多階調
濃淡画像を対象画像とする。

【００６３】まず、ＣＰＵ１１は、２色または単一色で
構成されるであると判定されている任意の画像領域デー
タと、それぞれの特有の色の値ｇ１，ｇ２またはｇを用
いて、図８（ｂ）に示す条件（Ａ）（詳細については後
述する）に基づき、画像領域単位のラベリングを実施す
る（ステップ８１）。すなわち、ラベリングにより同一
ラベルと判定された画像領域を同じ２色または単一色で
構成される画像領域として結合する。

【００６４】そして、ＣＰＵ１１は、同一ラベルとなっ
た画像領域同士を結合する。さらに、結合された画像領
域のｇ１，ｇ２またはｇに対し、条件（Ａ）を満たす値
同士の平均値を算出し、結合された領域内の全ての画素
に対して、図７で示したような色の統一を実施する。

【００６５】こうして、２色または単一色で構成される
画像領域を結合し、結合された領域内の２色または単一
色の値を統一することにより、本来の画素の値に対する
画像を処理を施すことが可能となり、また後続する処理
を簡単かつ効率的に行なうことができる。

【００６６】前述した図８（ｂ）に示す条件（Ａ）は、
任意の二つの２色または単一色で構成される画像領域の
特有の色の値ｇ１，ｇ２またはｇを比較するものであ
る。第１の条件は、二つの領域ａ，ｂが共に２色で構成
される画像領域である場合の条件であり、領域ａ，ｂそ
れぞれの特有の色の値がｇａ１，ｇａ２．ｇｂ１，ｇｂ
２であり、ｇａ１＞ｇａ２，ｇｂ１＞ｇｂ２のとき、同
じ色であると予想される、ｇａ１とｇａ２とｇｂ２のそ
れぞれの差が、共にしきい値Ｌth以内であるとき、同じ
２色で構成される画像領域と判定する。

【００６７】第２の条件は、二つの領域ａ，ｂが一方は
２色で構成される画像領域ａであり、他方が単一色で構
成される画像領域ｂの場合の条件であり、領域ａの特有
の色の値がｇａ１，ｇａ２、領域ｂの特有の色の値がｇ
であるとき、ｇａ１とｇまたはｇａ２とｇの何れかの差
がしきい値Ｌth以内であるとき、単一色で構成される画
像領域が、２色で構成される画像領域の固有の色の値の
一方の色だけで構成されていると判定する。

【００６８】第３の条件は、二つの領域ａ，ｂが共に単
一色で構成される画像領域である場合の条件であり、領
域ａ，ｂの固有の色の値がそれぞれｇａ，ｇｂとして与
えられているとき、ｇａとｇｂの差がしきい値Ｌth以内
であるときを、同じ単一色で構成される画像領域と判定
するものである。

【００６９】こうして、２色または単一色で構成される
画像領域特有の色の値から、２色または単一色で構成さ
れる画像領域同士を結合し、結合された領域内の値を統
一することにより、後続する処理を簡単、かつ効率的に
行なうことができる。

【００７０】次に、異なる２種類の画像特性を持つ領域
毎に、異なる画像解像度を設定する処理について、図９
に示すフローチャートを参照しながら説明する。ＣＰＵ
１１は、例えば図３、図４に示すようにして像域分離さ
れた画像データを入力し、２色または単一色で構成され
る画像領域と、３色以上で構成される画像領域とを判別
する（ステップ９１）。

【００７１】２色または単一色で構成される画像領域に
対し、ＣＰＵ１１は、例えば３６０ｄｐｉといった比較
的高い画像解像度の画像に変換する。すなわち、画像処
理では、２色で構成される画像に対して、２色の境界部
分の精細な表現が必要な場合が多いためである。

【００７２】一方、３色以上で構成される画像領域に対
し、ＣＰＵ１１は、例えば１２０ｄｐｉといった比較的
低い画像解像度に変換する。３色以上で構成される画像
には自然画像等があるが、多くの色で表現される自然画
像等に対し、例えば面積階調で色表現するような出力デ
バイス（表示装置１４等）での表現を想定した場合、あ
る程度、画像解像度が粗い方が効果的であるためであ
る。

【００７３】ＣＰＵ１１は、ステップ９２，９３で異な
る画像解像度を与えられた処理対象画像を、出力デバイ
ス等が処理できる形式に変換合成する（ステップ９
４）。こうして、異なる画像特性を持つ画像領域毎（２
色または単一色で構成される画像領域、３色以上で構成
される画像領域）に、それぞれに適した画像解像度を用
いることにより、画像品質を低下させない程度のデータ
量とするので、画像品質を向上させると共に処理時間の
短縮が可能となる。

【００７４】次に、２色または単一色で判定された画像
領域と３色以上と判定された画像領域に対し、異なる画
像圧縮処理を施す処理について図１０に示すフローチャ
ートを参照しながら説明する。

【００７５】ＣＰＵ１１は、像域分離された画像データ
を入力とし、２色または単一色で構成される画像領域
と、３色以上で構成される画像領域とを判別する（ステ
ップ１０１）。

【００７６】２色または単一色で構成される画像に対
し、ＣＰＵ１１は、例えば文字テキスト用のランレング
ス化のような２値画像に適した符号化を実施する（ステ
ップ１０２）。

【００７７】一方、ＣＰＵ１１は、３色以上で構成され
る画像領域に対し、例えば写真画像用のＪＰＥＧ化のよ
うな自然画に適した符号化を実施する（ステップ１０
３）。ＣＰＵ１１は、ステップ１０３，１０３で異なる
画像圧縮方式を実施されたデータを合成する。

【００７８】こうして、異なる画像特性を持つ画像領域
毎（２色または単一色で構成される画像領域、３色以上
で構成される画像領域）に、それぞれに適した画像圧縮
方法を用いることにより、画像全体について効率の良い
画像圧縮が可能となる。

【００７９】なお、前記実施例においては、濃度ヒスト
グラムに対するしきい値を求めるために判別分析法を用
いているが、しきい値を求めるための他の方法を用いる
ことも可能である。

【００８０】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、２
色または単一色で構成される画像領域と３色以上で構成
されう画像領域とに、それぞれ事なる画像処理を実施で
きることから、画像の特徴に対し最適な画像処理を選択
可能であり、かつ画像情報を蓄積する際に高効率な圧縮
方式を適応的に実施することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係わる画像処理装置の構成
を示すブロック図。

【図２】本実施例の画像処理装置における画像処理全体
の概略動作を説明するためのフローチャート。

【図３】本実施例における像域分離処理を説明するため
のフローチャート。

【図４】本実施例における小領域の濃度ヒストグラムか
ら画像特性を判定する処理を説明するためのフローチャ
ート。

【図５】本実施例における本来の特有の２色または単一
色を算出する処理の一部を説明するためのフローチャー
ト。

【図６】本実施例における本来の特有の２色または単一
色を算出する処理の一部を説明するためのフローチャー
ト。

【図７】本実施例における画素を統一する処理を説明す
るためのフローチャート。

【図８】本実施例における画像領域の結合と結合された
領域内の色の値を統一する処理を説明するためのフロー
チャート。

【図９】本実施例における異なる２種類の画像特性を持
つ領域毎に、異なる画像解像度を設定する処理を説明す
るためのフローチャート。

【図１０】本実施例における異なる２種類の画像特性を
持つ領域毎に、異なる画像圧縮処理を施す処理を説明す
るためのフローチャート。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】単一色多階調濃淡画像及びカラー多階調
濃淡画像を含む処理対象画像から、２色または単一色で
構成される画像領域と３色以上で構成される画像領域と
を分離し、分離された２色または単一色領域と３色以上の２つの画
像領域に対し、それぞれ異なる画像処理を実施すること
を特徴とする画像処理方法。
【請求項２】前記処理対象画像を複数の小領域に分割
し、小領域毎に濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒスト
グラムから算出した特徴量から、２色または単一色で構
成された画像領域か、３色以上で構成された画像領域か
を判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理方
法。
【請求項３】前記小領域毎に作成された濃度ヒストグ
ラムから、判別分析法によって決定されたしきい値と、
同しきい値により２分されたそれぞれの濃度ヒストグラ
ム毎の統計的特徴量を利用して、２色または単一色で構
成される画像領域と、３色以上で構成される画像領域を
判定することを特徴とする請求項２記載の画像処理方
法。
【請求項４】分離された２色または単一色で構成され
る画像領域内において、画像を構成する領域特有の２色
または単一色を求めることを特徴とする請求項１記載の
画像処理方法。
【請求項５】分離された２色または単一色で構成され
る画像を構成する各画素を、求められた領域特有の２色
または単一色の値に統一することを特徴とする請求項４
記載の画像処理方法。
【請求項６】分離された２色または単一色で構成され
る画像領域特有の２色または単一色の値に基づいて、２
色または単一色で構成される画像領域同士を結合し、結合された領域内の２色または単一色の値を統一するこ
とを特徴とする請求項４記載の画像処理方法。
【請求項７】分離された、２色または単一色で構成さ
れる画像領域と、３色以上で構成される画像領域のそれ
ぞれに異なる画像解像度を設定し、画像領域毎に前記画
像解像度に応じて変換することを特徴とする請求項１記
載の画像処理方法。
【請求項８】２色または単一色で構成される画像領域
と、３色以上で構成される画像領域毎に異なる画像圧縮
方法を適用して、画像圧縮を行なうことを特徴とする請
求項１記載の画像処理方法。
【請求項９】単一色多階調濃淡画像及びカラー多階調
濃淡画像を含む処理対象画像から、２色または単一色で
構成される画像領域と３色以上で構成される画像領域と
を分離する分離手段と、前記分離手段によって分離された２色または単一色領域
と３色以上の２つの画像領域に対し、それぞれ異なる画
像処理を実施する画像処理手段とを具備したことを特徴
とする画像処理装置。
【請求項１０】前記分離手段は、前記処理対象画像を複数の小領域に分割し、小領域毎に
濃度ヒストグラムを作成し、濃度ヒストグラムから算出
した特徴量から、２色または単一色で構成された画像領
域か、３色以上で構成された画像領域かを判定すること
を特徴とする請求項９記載の画像処理装置。
【請求項１１】前記分離手段は、前記小領域毎に作成された濃度ヒストグラムから、判別
分析法によって決定されたしきい値と、同しきい値によ
り２分されたそれぞれの濃度ヒストグラム毎の統計的特
徴量を利用して、２色または単一色で構成される画像領
域と、３色以上で構成される画像領域を判定することを
特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
【請求項１２】前記分離手段によって分離された２色
または単一色で構成される画像領域内において、画像を
構成する領域特有の２色または単一色を求める色判別手
段を具備したことを特徴とする請求項９記載の画像処理
装置。
【請求項１３】前記分離手段によって分離された２色
または単一色で構成される画像を構成する各画素を、前
記色判別手段によって求められた領域特有の２色または
単一色の値に統一する色統一手段を具備したことを特徴
とする請求項１２記載の画像処理装置。
【請求項１４】前記分離手段によって分離された２色
または単一色で構成される画像領域を、前記色判別手段
によって求められた領域特有の２色または単一色の値に
基づいて、２色または単一色で構成される画像領域同士
を結合する結合手段と、前記結合手段によって結合された領域内の２色または単
一色の値を、前記色判別手段によって求められた領域特
有の２色または単一色の値に統一する領域統一手段と具
備したことを特徴とする請求項１２記載の画像処理装
置。
【請求項１５】前記画像処理手段は、前記分離手段によって分離された、２色または単一色で
構成される画像領域と、３色以上で構成される画像領域
のそれぞれに異なる画像解像度を設定し、画像領域毎に
前記画像解像度に応じて変換することを特徴とする請求
項９記載の画像処理装置。
【請求項１６】前記画像処理手段は、前記分離手段に
よって分離された２色または単一色で構成される画像領
域と、３色以上で構成される画像領域毎にそれぞれ異な
る画像圧縮方法を適用して、画像圧縮を行なうことを特
徴とする請求項９記載の画像処理装置。