JPH10191059A - 画像処理装置 - Google Patents
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- H04N1/40—Picture signal circuits
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Abstract
に、画像信号の濃度補正を行う場合、原稿の特性の認識
を精度よく、かつ処理速度を速く正確に行う。 【解決手段】 入力端子1より原稿の読取データである
画像信号が入力され、メモリ2に記憶された画像信号に
応じて画像濃度毎の画素数(度数)を示す濃度値ヒスト
グラムを特徴データ抽出回路3にて作成し、特徴データ
抽出回路3は、原稿の特性を認識するための特徴データ
として、最大度数の濃度値lpと、この濃度値lpにお
ける画素数を上記ヒストグラムを作成した全画素数にて
除算して得られた割合perlとを抽出する。この2個
の特徴データから、原稿の特性(特徴)、例えば文字や
写真等の原稿を認識し、それに応じた濃度補正テーブル
を濃度補正テーブル選択回路4にて選択する。選択され
た濃度補正テーブルを基に、濃度補正回路5にて入力さ
れた画像信号の濃度補正を行い出力端子6より出力す
る。
Description
やスキャナなどに用いられ、記録画像の画質向上を図る
ため、原稿を走査して得られた画像信号に対し、原稿の
特性に応じた最適な濃度補正処理を行う画像処理装置に
関する。
では、原稿をCCD(Charge Couled Device)イ
メージセンサ等で読取り、該読取りにより得られた画像
信号に対して、該画像信号を再生する時の記録画像の画
質を向上させるために種々の画像処理が行われている。
理としては、読取られた原稿の特徴に応じて最適な濃度
補正を行うものがある。例えば、新間等の原稿では下地
や裏字を除去するように濃度補正を行い、再生画像の目
視状態を良好にし、人為的にも良好な画像を得るもので
ある。また原稿に鉛筆などで書かれた原稿では、その淡
い文字を濃くする上うに濃度補正を行うことで、再生画
像の人為的な認識を容易に行うように補正するものが一
般に知られている。
特開平5−236277号公報の「画像処理装置」に提
案されている。これは、原稿より読取った画像データ
(画像信号)よりヒストグラムを作成し、このヒストグ
ラムの特徴点(最明レベル、最暗レベル、最大度数、最
大度数レベル)によって原稿の特徴を識別して、上記特
徴点の情報に応じて形成された変換テーブルにより、上
記画像データの出力レベルを変換することで、画像信号
の濃度補正を行う方法が提案されている。
開平5−236277号公報にて提案されている濃度補
正を行う画像処理装置によれば、ディジタル複写機に用
いた場合、画像データを読取る際、原稿を予め走査する
プリスキャン(予備走査)を行う必要があり、画像処理
の速度が遅くなるという問題が生じる。尚、上記のプリ
スキャンを行わないで、精度良く原稿を識別するために
は、原稿の画像データを記憶するために大容量の記憶装
置が必要となる。
により原稿タイプを識別し、原稿タイプに応じて濃度変
換テーブルの作成を行うが、上記の閾値処理方法だけで
は原稿のタイプの識別精度に問題があり、原稿の特徴デ
ータの特性を細かく反映した濃度変換テーブルの作成が
困難なものになっている。
く識別し、この原稿の特性に応じて濃度補正を行うこと
ができず、原稿の種類によって記録画像の画質を低下さ
せる虞がある。
に、簡単な手法により原稿の特徴を精度よく認識し、こ
れにより原稿の画像に忠実な濃度補正を行える画像処理
装置を提供することを目的とする。
手段にて正確に、かつ精度よく認識するようにしたもの
である。
号をライン毎に濃度補正を可能にする点にある。
ための本発明による画像処理装置は、原稿を走査して得
られた画像信号から原稿の濃度特性を示す特徴データを
抽出し、その抽出された特徴データから原稿の特性を認
識する特徴データ抽出手段と、上記原稿の画像信号の濃
度値を原稿の特性に応じた補正濃度値に変換するための
濃度補正テーブルを複数有し、上記特性データ抽出手段
による原稿の特性認識情報に基ついて上記濃度補正テー
プルの中から濃度補正テーブルを選択し、その濃度補正
テーブルにより画像信号の濃度補正を行う濃度補正手段
とを有し、本発明においては上記特徴データを、画像の
濃度値ヒストグラムの最大度数を持つ濃度値(lp)
と、その濃度値における画素数の割合(perl)とす
ることを特徴としている。
データを2つだけにすることで画像の特性を反映させた
濃度補正テーブルの選択基準が容易になる。また、この
ための構成が非常に簡単になり、原稿の読取動作におい
て濃度補正を行うこともできる。
て、濃度値ヒストグラムとしては、画像信号の補正を行
いラインに対し、それに相前後するラインの画像信号よ
り所定ラインによるヒストグラムを作成する。この時、
補正を行いラインの前又は後、さらには前後の画像の特
性状況における濃度値ヒストグラムが作成でき、その処
理が簡単になる。特に、特徴データを抽出するまでの処
理を高速化できる。
して前後の単一ラインにより濃度値ヒストグラムを作成
しても、その原稿の特性を十分に認識可能である。その
ため、処理速度をより速くなると同時に画像信号を記憶
しておくメモリ容量を格段に削減できる。また、入力さ
れる画像信号をそのまま濃度補正して出力できる。その
ため、デジタル複写機においては、原稿の予備走査によ
る画像の読取りを行う必要がなくなる。
ラムの最大度数の濃度値を抽出においては、ある一定値
以上の濃度値の範囲内で濃度値ヒストグラムの最大度数
を持つ濃度値にすることもできる。このようにすれば、
最大度数の濃度値を特定する時間が短くて済むだけでな
く、ヒストグラムの作成においても、一定値以上の濃度
値のみ対象とすればよく、その負担が軽減でき、処理速
度を一段と速くできる。
均化した濃度値ヒストグラムにて、最大度数として設定
するようにすれば、偶然が伴った濃度値における度数の
最大値や極大値が少なくなり、原稿の背景となる領域に
おける濃度値の代表を適切に抽出できることになる。
に図面を参照して説明する。
的な回路構成を示すブロック図である。この図1に示す
本発明による画像処理装置は、デジタル複写機やスキャ
ナ等にて読取られた画像データ(画像信号)を入力する
入力端子1と、該入力端子からの画像信号を必要に応じ
て記憶するメモリ2と、該メモリに記憶された画像信号
の中から原稿の特徴データを抽出するための特徴データ
抽出回路3と、該特徴データ抽出回路にて抽出された原
稿の特徴に応じて、上記画像信号の濃度補正を行う濃度
補正テーブルを選択する濃度捕正テープル選択回路4
と、該濃度補正テーブル選択回路4にて選択した濃度補
正テーブルに基づいて、上記画像信号の濃度補正を行う
濃度補正回路5と、該濃度補正回路より濃度補正、つま
り画像処理された補正画像信号を出力する出力端子6を
備えている。
説明すると、共に、図2に示す画像濃度補正の処理手順
に従って本発明の濃度補正処理の原理を説明する。
されてくる画像信号を各画素256レベル(8bit)
で格納する記憶領域を有する。そして、上記特徴データ
抽出回路3は、上記入力端子1から入力された画像信
号、つまりメモリ2を介して得られる画像信号から濃度
値ヒストグラムを作成し、これに基づいて特徴データを
抽出する。ここで、デジタル複写機やスキャナにてプリ
スキャン(予備走査)を行って、濃度値ヒストグラムを
作成する場合、濃度補正を行う画像信号は上記入力端子
1から改めて入力されるので、メモリ2は省略すること
が可能である。
るように、横軸に画像信号レベル(濃度)、縦軸に度数
(画素数)をとることで画像の特徴をあらわしたもので
ある。この場合濃度値は“0”が最暗レベル(黒)に、
“255”が最明レベル(白)に対応させており、入力
される画像信号の各画素の濃度値が、0〜255の何れ
かを判別し、その時のヒストグラム度数を順次加算し、
図3に示すようなヒストグラムを得ることができる。
ストグラムの例を示したものである。文字原稿では、文
字部と背景景部といった濃度差の大きい領域から成り立
っているので、図3に示されるような最明部、最暗部付
近の度数が大きくなる双峰形の形状を示す。
の例を示したものである。つまり写真原稿では、その画
像が濃度変化の緩やかな中間調部が多くを占めているた
め、図4に示されるような文字原稿よりは単峰形に近い
形状を示す。
のある下地着色原稿の場合のヒストグラムの例を示した
ものである。下地着色原稿では、文字原稿に比べ、背景
部が低い濃度を持つ。そのため図5に示されるように文
字原稿のヒストグラムに比べると、最明部付近に存在す
る画素が中間調側に偏った形状を示すことになる。
の第1ステップとして、入力される画像信号に基づいて
図3乃至図5に示す濃度値ヒストグラムが作成される。
この作成された濃度値ヒストグラムにて原稿の特徴、つ
まり特性が認識できる。
ぎるため、この濃度値ヒストグラムに基づいて本発明に
おいては2つの特徴データを抽出する。これが、図2に
おける第2のステップにおける特徴データの抽出であ
る。
景となる部分があると仮定し、その背景になると思われ
る濃度値の代表値として、図3に示すように濃度値ヒス
トグラムの最大度数(ピーク)を持つ濃度値lpを抽出
する。この場合、少なくとも最大のピークを示す濃度値
lpの値が大きく(白色度が大きく)なり、下地が白色
のシートからなる文字原稿であることが認識できる。
認識として利用されるものである。そのため、背景部分
に相当する画像信号の割合として、上記最大度数(最大
ピーク)の濃度値lp±nの範囲内の濃度値の画像信号
の個数(濃度値を示す画素数)の和を、上記メモリ2に
格納されている画像信号の個数(濃度値を示す全画素
数)の総和で割り、この数値(割合)perlをも特徴
データとする。この特徴データである割合perlは、
濃度値kのヒストグラム度数をhist[k]とする
と、以下の式1(数1)で算出される。
い場合、写真原稿であることを認識できる。つまり、文
字原稿においては、最大ピークの濃度値lpに相前後す
る濃度値(lp−n〜lp+n)の画素数が多くなる。
この点、写真原稿においては、図4からも理解できる通
り、最大ピークが存在するにしても、その最大ピークに
おける画素数が、文字原稿における画素数より小さい。
そのため、数値perlが小さくなる。これにより、写
真原稿であることが精度よく認識できる。
数とは、濃度値ヒストグラムを作成した時の全体の画素
数である。また、上記nの範囲としては、例えば濃度値
で10〜25の範囲に設定すればよい。
式1の分子としては、最大ピークの濃度値lpに相前後
する範囲(±n)を含めた画素数にすることなく、単純
に最大ピークの濃度値lpにおける画素数としてもよ
い。
地着色原稿に比べてlpの濃度値が大きくなり、写真原
稿は、文字原稿や下地着色原稿に比べてperlの数値
が小さくなることで、その特徴を示す原稿を簡単に認識
できる。また、下地着色原稿の場合には、濃度値lpの
値が文字原稿の場合より小さいが、式1により求める特
徴である割合perlの値が、写真原稿より大きいた
め、写真原稿との区別及び文字原稿との区別が明瞭にな
り、2つの特徴の抽出により簡単に精度よく認識でき
る。
に特徴データ抽出回路3により2つの特徴を上述したよ
うに抽出できる。この抽出した特徴データにより上記濃
度補正テープル選択回路4における文字原稿、写真原
稿、下地着色原稿に対応する濃度補正テーブルの選択が
行われる。これが図2に示す濃度補正テーブルの選択す
る第3のステップである。
に示している。該図6において、符号7、8及び9は、
濃度補正テーブルを示すものであって、特に符号7は文
字原稿を、8は写真原稿を、9は下地着色原稿に対応す
る。そこで、上述したように特徴データ抽出回路3にて
抽出された2つの特徴に応じて、使用する補正テーブル
7乃至9の何れかが濃度補正テーブル選択回路4にて選
択される。この選択においては、先に説明した通りであ
り、写真原稿であることが認識されれば、補正テーブル
8が選択されることになる。
いて、原稿の特徴、つまり特性を認識し、これにより濃
度補正テーブルの7乃至9の何れかが選択される。そし
て、次に濃度補正回路5は、選択された濃度補正テーブ
ルに従って、入力された画像信号の濃度補正を行う。こ
れが、図2における最終のステップによる濃度補正処理
である。つまり、濃度補正回路5では、図6において選
択された補正テーブルに基づいて、入力された画像信号
の濃度値に対し、縦軸で示す濃度補正値にて出力するこ
とになる。
号(画素)の濃度値が図6において“a”の場合、写真
原稿として認識されテーブル8が選択されている状態に
おいては、補正値“b1”に相当する補正濃度値を出力
する。この場合、特徴データにて文字原稿として認識さ
れていれば、濃度補正テーブル7が選択されており、こ
れに基づいて、入力画像の濃度値“a”に対して、“b
1”における補正濃度値、つまり黒(“0”)の濃度値
を出力し、下地着色原稿として認識されテーブル9が選
択されていると補正値“b3”における白色(“25
5”)の濃度値を出力する。
文字原稿においては、文字に対応する部分と下地とを明
確に区分され、画像領域を明瞭に表面、つまり文字を明
確に再現できるデータとして補正出力される。この点、
写真原稿の場合には、入力された濃度値に見合った濃度
補正されるため、中間調の再現性に富む補正出力を行う
ことになる。
れば、2つの特徴データに基づいて、文字原稿、写真原
稿、新聞や緑、青、黄色など色地のある下地着色原稿か
を精度よくを識別することができる。その識別結果に応
じて、それぞれの種類の原稿に応じた補正テーブル7乃
至9を選択し、選択した補正テーブルに基づいて、濃度
補正を行うことができる。
の原理を利用し、以下に実際に入力される画像信号に対
する特徴データの抽出、抽出された特徴データに基づい
て濃度補正のためのテーブルの選択等を処理を具体的に
各種形態において各種の事例に従って説明する。
おいては、上述に説明した画像処理装置における濃度補
正処理を用いて、画像の画質向上を図るための一つの態
様として、図7のフローチャートの制御の流れに従って
説明する。図7は、図1に示す入力される画像データ
(画像信号)を、上述した2つの特徴点を抽出し濃度補
正を行う処理手順を示している。
成のために図1における入力端子1からの濃度補正を行
うラインよりも常に数ライン先まで入力し、これをメモ
リ2は、濃度補正を行うラインから入力されている数ラ
イン先のラインまでの画像信号を格納(ステップs1)
する。そして特徴データ抽出回路3は、濃度補正を行う
ラインと、それに相前後、特に濃度補正を行うラインよ
り先の周辺数ラインの画像信号による濃度値ヒストグラ
ムに基づく2つの特徴を抽出するために、各ライン毎の
ヒストグラムを作成(s2)する。
作成が完了しなければ、上述したヒストグラムの作成を
継続(s3→s1)し、1ラインの濃度値ヒストグラム
の作成を終えれば、数ライン分の濃度値ヒストグラムを
作成(s4)する。
成した濃度値ヒストグラムを、各濃度値別に加算(s
4)することによって作成することができる。
ンを含め相前後する数ライン分のヒストグラムが作成さ
れれば、上記特徴データ抽出回路3にて、2つの特徴デ
ータlp及びperlが抽出(s5)される。この特徴
データlpは、作成された濃度値ヒストグラムに基づい
て、最大ピークの濃度値として求めることができ、もう
一つの特徴データperlについては、第1の特徴デー
タlpに基づいて、式1により簡単に求めることができ
る。
テーブル選択回路4は、ステップs5にて抽出された2
つの特徴データに基づいて、図6に示す複数の濃度補正
テーブルから原稿の特性に応じて一つが選択される。こ
の場合、補正を行うラインに対し、前のラインにおいて
選択した濃度補正テーブルを参照して濃度補正テーブル
を選択(s6)することもできる。
正回路5において、選択された濃度補正テーブルを用い
て1ライン分の画像信号の濃度補正(s7)が行われ
る。例えば、図6に示す補正テーブル7乃至9の何れか
のテーブルに基づいて、濃度補正が実行される。
されるような3つの濃度補正テーブル7乃至9と、これ
らの濃度補正テーブルを中間として、それぞれに対して
図において左右に多少ずれる特性を持つテーブルや、写
真原稿においてはその傾きが代わる複数のものを用意す
るとよい。そこで、特徴データlp及びperlの組が
文字領域であると認識する数値の範囲にあれば、現ライ
ンの濃度補正テーブルの選択としては、補正する前のラ
インの濃度補正テーブルよりも文字領域寄りの特性の濃
度補正テーブルのうち前のラインの濃度補正テーブルに
最も近い特性のものを選択する。
rlの組が写真領域であると認識できる数値の範囲にあ
れば、現ラインの濃度補正テーブルは、補正する前のラ
インの濃度補正テーブルよりも写真領域寄りの特性の濃
度補正テーブルのうち前のラインの濃度補正テーブルに
最も近い特性のものを選択する。
erlの組が下地着色領域であると認識できる数値の範
囲にあれば、現ラインの濃度補正テーブルは、補正する
前のラインの濃度補正テーブルよりも下地着色領域寄り
の特性の濃度補正テーブルのうち前のラインの濃度補正
テーブルに最も近い特性のものを選択する。
rlにおいて、どの領域であるかを認識するのが難しい
数値の範囲にあれば、現ラインの濃度補正テーブルを、
補正する前のラインの濃度補正テーブルと同じものを選
択することができる。
よる濃度補正を行い、全てのラインによる濃度補正が完
了していなければ、s8→s1へと進み、上述した処理
を継続して実行する。
る場合には、その周辺の複数のラインを加味した濃度値
ヒストグラムを得ることができない。そのため、最初の
ラインから所定のライン数に達するまでの間において
は、その最初のラインにて作成された1ラインのヒスト
グラムにて特徴を抽出し、これにより濃度補正のための
テーブルを選択するようにしてもよい。また、最初のラ
インについては、それ以降に後続する複数ラインの画像
信号をメモリ2に記憶し、所定のライン数に達すれば作
成された濃度値ヒストグラムから特徴データlp及びp
erlを抽出し、これに基づき最初のラインの濃度補正
を行うようにしてもよい。これであれば、最初のライン
の補正出力が所定数のラインに達するまで、多少遅延す
るものの、体勢にはあまり影響されることはない。
補正処理によれば、各ライン毎にその周辺の数ラインの
画像信号の情報を加味することができる。これにより、
そのラインの特徴を適切に認識し、各ライン毎に濃度補
正テーブルを適宜選択するので、各ライン毎に適切な濃
度補正を行える。
の実施態様を説明する。別の実施態様として図8のフロ
ーチャートにその例を示している。図7との相違点とし
ては、ステップs4及びs5の処理である。その他の処
理については同一である。
成のために上記入力端子1から濃度補正を行うラインよ
りも常に数ライン先まで入力され、これがメモリ2に記
憶されていく。そして、各ライン毎に濃度値ヒストグラ
ムが作成(s1,s2)される。そして、1ライン単位
に濃度値ヒストグラムが作成されれば、その作成された
ヒストグラムに基づいて特徴データlp及びperlを
抽出(s40)する。図7においては、数ライン分の濃
度ヒストグラムを作成し、それにより特徴データlp及
びperlを抽出しているが、この実施態様においては
1ライン単位で濃度値ヒストグラムを作成し、特徴デー
タの抽出を行っている。
タは、濃度補正を行うラインとその周辺数ラインの各特
徴データlp及びperlの平均値を算出(s50)す
る。平均値は単純に所定ラインの各特徴データを加算
し、それを所定数で割ったもの、特徴データの中で最低
値及び最高値を除外して平均化する等の方法により行え
ばよい。この算出された平均値の特徴データlp及びp
erlに基づいて、図6に示すような濃度補正テーブル
を図7同様に選択(s6)する。この選択は、抽出され
た特徴データに基づいて図6における濃度補正テーブル
の一つを選択する。
p及びperlの範囲と、前のラインの濃度補正テーブ
ルに基づいて、濃度補正テーブルを選択する。このよう
にしておけば、濃度補正の途中で例えば濃度補正テーブ
ル7から8へと全く異種の原稿と特性を示すテーブルが
変更されるのを防止できる。この場合、濃度補正テーブ
ルとしては写真原稿や文字原稿において、それぞれ複数
のテーブルを用意しておき、それらの中から選択させる
ことができる。
ーブルを用いて入力画像信号の濃度補正を、各ライン毎
に濃度補正(s7)を行う。入力される画像信号の全ラ
インの濃度補正が完了していなければ、最初のステップ
s1に戻り上述した処理を繰り返し実行する。
明した通り、図6に示されるような3つの濃度補正テー
ブル7〜9と、その3つの濃度補正テーブルの中間の特
性を持つテーブルを数個用意しておけばよい。そして、
特徴データlp及びperlの平均の組が、文字領域で
あると認識する数値の範囲にあれば、現ラインの濃度補
正テーブルは、補正する前のラインの濃度捕正テープル
よりも文字領域寄りの特性の濃度補正テーブルのうち前
のラインの濃度補正テーブルに最も近い特性のものを選
択する。以下同様に、特徴データから写真領域であると
認識する数値の範囲にあれば、現ラインの濃度補正テー
ブルは、補正する前のラインの濃度補正テーブルよりも
写真領域寄りの特性の濃度補正テーブルのうち前のライ
ンの濃度補正テーブルに最も近い特性のものを選択す
る。また、特徴データの平均の組が下地着色領域である
と認識する数値の範囲にあれば、現ラインの濃度補正テ
ーブルは、補正する前のラインの濃度補正テーブルより
も下地着色領域寄りの特性の濃度捕エテーブルのうち前
のラインの濃度補正テーブルに最も近い特性のものを選
択する。さらに、特徴データの平均の組がどういう領域
であるかを認識するのが難しい数値の範囲にあれば、現
ラインの濃度補正テーブルを補正する前のラインの濃度
補正テーブルと同じものを選択する。
ば、各ライン毎にその周辺の数ラインの画像信号の情報
を加味することに上りそのラインの特徴を適切に認識
し、各ライン毎に濃度補正テーブルを選択するので、各
ライン毎に適切な濃度補正が行われる。また、各ライン
毎に特徴データを抽出しておいて平均を算出することに
よって、図7の場合に比べて、特徴データ柚出回路の規
模を小さくすることができる。
の態様を示す処理制御の流れを示している。この態様
は、図7及び図8とは異なり入力される画像信号の前の
ラインに特徴データに基づいて、濃度補正テーブルを選
択し、入力される画像信号の濃度補正を行うものであ
る。
れる画像信号はライン毎にメモリ2に記憶される。ま
す、1ラインの画像信号の入力が完了すれば、入力され
た1ラインの画像信号の濃度補正を行う(n12)。こ
の補正においては、以後に説明する選択された濃度補正
テーブルに基づいて濃度補正が行われる。
て濃度値ヒストグラムが作成(s13)される。そして
1ラインの画像入力及び濃度値ヒストグラムが作成され
れば、その入力された現1ラインの特徴データlp及び
perlが抽出(s15)される。この抽出された特徴
データlp及びperlは、濃度補正を行うラインの前
の所定ライン分の特徴データと、平均化される。つま
り、現1ラインの前においても、そのつど特徴データが
抽出されており、これらの特徴データが平均化(s1
6)される。
特徴データの平均値に基づいて図6に示すような濃度補
正テーブル7乃至9の何れかが選択される。あるいは、
この特徴データの平均値と前のラインの濃度補正テーブ
ルに基づいて、濃度補正テーブルを選択(s17)し、
そのテーブルを用いて次に入力される画像信号(s1
1)の濃度補正(s12)が行われることになる。従っ
て濃度補正を行う画像信号は、入力端子1から入力され
る時点で濃度補正テーブルがステップ17にて選択され
ているので、その濃度補正テーブルに基づき、入力され
る画像信号をそのまま濃度補正することができる。
に先に説明した通り、3つのテーブル7〜9と、その中
間の特性を持つテーブルを数個用意しておくとよい。そ
して、選択に対しては、補正する前のラインの濃度補正
テーブルについても選択対象として考慮される。これ
は、先の説明の通りである。
は、各ライン毎に前の数ラインの画像信号の情報に基づ
いてそのラインの特徴を適切に類推し、各ライン毎に濃
度補正テーブルを選択するので、各ライン毎に適切な濃
度補正が行われる。また、前の数ラインの画像信号に基
づく特徴データを抽出するため、数ライン分を記憶して
おくメモリ2を不要にできる。
が選択されていないため、少なくとも1ラインのメモリ
を備え、そのラインについては、1ラインでの特徴デー
タの抽出により濃度補正テーブルを選択し、この選択テ
ーブルに基づいて濃度補正を行うようにすればよい。そ
して、それ以降においては、順次前のラインの特徴デー
タが抽出されていくため、それらを所定ライン分の平均
化を行い、濃度補正テーブルを選択するようにできる。
実施形態の画像処理、つまり濃度補正処理につては、目
的の補正を行うラインの画像信号の周辺を所定ラインの
状態を濃度値ヒストグラムとして作成し、その濃度値ヒ
ストグラムより本発明による特徴データlp及びper
lを抽出し、濃度補正テーブルの選択を行うようにして
いる。これにより、補正対象となるラインの周辺の状況
を明確に把握した状態での濃度補正を行える。
(相前後)のラインの所定ライン数に基づい濃度値ヒス
トグラムを作成し、このヒストグラムにより特徴データ
を抽出するようにしてもよい。
される画像信号毎、特に1ライン毎に特徴データを抽出
し、それに基づいく濃度補正処理を行う態様を第2の実
施形態として以下に説明する。
実施形態においては、入力される画像信号をその都度濃
度補正し、出力することができる。これにより、デジタ
ル複写機やスキャナ等においては、原稿の読取走査と共
に、濃度補正を行えるため、予備走査を行う必要が全く
なくなる。
を示すフローチャートである。
ら順次入力(s21)され、1ライン単位でメモリ2に
格納される。これにより特徴データ抽出回路3は、1ラ
イン単位で濃度値ヒストグラムを作成(s22)する。
1ラインの画像信号が入力されたことが確認(s23)
されると、上記作成された濃度値ヒストグラムより、特
徴データ抽出回路3にて特徴データlp及びperlが
抽出(s24)される。この特徴データlpとperl
に基づいて、例えば図6に示す濃度補正テーブルの一つ
が選択される。あるいは、この特徴データと、前のライ
ンの濃度補正テーブルに基づいて、濃度補正テープルを
選択(s25)し、その選択された濃度補正テーブルを
用いて入力された現1ラインの画像信号の濃度補正(s
26)が行われる。
形態において詳細に記載してるように、図6に示される
ような3つの濃度補正テーブル7〜9と、この3つのテ
ーブルの中間の特性を持つテーブルを数個用意してお
く。そして、特徴データlp及びperlの組が文字領
域であると認識する数値の範囲にあれば、現ラインの濃
度補正テーブルは、補正する前のラインの濃度補正テー
ブルよりも文字領域寄りの特性の濃度補正テーブルのう
ち前のラインの濃度捕正テープルに最も近いものを選択
する。
写真領域であると認識する数値の範囲にあれば、現ライ
ンの濃度補正テーブルは、補正する前のラインの濃度捕
正テープルよりも写真領域寄りの特性の濃度補正テーブ
ルのうち前のラインの濃度補正テーブルに最も近いもの
を選択する。
が下地着色領域であると認識する数値の範囲にあれば、
現ラインの濃度補正テーブルは、補正する前のラインの
濃度補正テーブルよりも下地着色領域寄りの特性の濃度
補正テーブルのうち前のラインの濃度捕正テープルに最
も近いものを選択する。この時、特徴データlp及びp
erlの組がどういう領域であるかを認識するのが難し
い数値の範囲にあれば、現ラインの濃度補正テーブルを
補正する前のラインの濃度補正テーブルと同じものを選
択する。
号をメモリ2に記憶するだけで、濃度補正を行うライン
の画像信号に基づいてそのラインの特徴を適切に認識
し、各ライン毎に濃度補正テーブルを選択するので、各
ライン毎に適切な濃度補正が行われる。
画像処理について説明する。
ら入力(s31)され、濃度補正を行うが、特徴抽出回
路3において、1ライン単位で濃度値ヒストグラムを作
成(s33)する。その前に、入力された画像信号にお
いて濃度補正(s32)が行われる。この濃度補正は、
前のラインによる画像信号の特徴データに基づいて選択
された濃度補正テーブルより行われる。
lは、1ラインの画像信号入力が完了(s34)した
後、特徴データ抽出回路3にて、作成された濃度値ヒス
トグラムに基づいて抽出する。そして、入力画像信号の
濃度補正は、そのラインの特徴データlp及びperl
とに基づく濃度補正テーブルが選択されて行われる。あ
るいは、この特徴データと共に、前のラインの濃度補正
テーブルに基づいて、濃度捕正テープルを選択し、その
テーブルを用いてステップs32にて濃度補正処理が行
われる。
端子1から入力される時点で濃度補正テーブルが選択さ
れているので、モリ2を省略することが可能となる。
りであり、図6に示されるような3つの濃度補正テーブ
ル7〜9と、その3つのテーブルの中間の特性を持つテ
ーブルを数個用意しておき、上述した特定データlp及
びperlに基づいて選択する一方、前のラインの濃度
補正テーブルに最も近いものを選択するようにする。こ
れは先の説明の通りである。
ば、濃度補正を行う前のラインの画像信号に基づいて特
徴を適切に類推し、各ライン毎に濃度補正テーブルを選
択するので、各ライン毎に適切な濃度補正が行われる。
形態においては、特徴データ抽出回路3は、入力される
画像信号に応じた濃度値ヒストグラムを作成し、該作成
したヒストグラムに基づいて特徴データlp及びper
lを抽出してる。
グラムの最大度数(最大の画素数)の濃度値として設定
してる。この特徴データの抽出の方法について以下に種
々例示する。
を抽出する他の方法としては、ある一定の濃度値(例え
ば濃度値“100”)以上の範囲で、最大度数を持つ濃
度値を抽出する。もし、ある一定の濃度値(“10
0”)以上の範囲の度数が、すべて「0」の場合は、特
徴データlpをある一定の濃度値(例えば“100”)
とし、もう一つの特徴データperlは「0」とする。
うに文字が占める領域に対して、下地の占める割合の方
が多いのが一般的である。しかし、文字が非常に多く、
また文字の線が太く書かれている場合には、その文字が
占める領域が下地より多くなる場合がある。この状態の
濃度値ヒストグラムを作成すると、図12のようにな
る。
の実施形態において説明したように、抽出される特徴デ
ータlpは、濃度値lp1が抽出されることになる。こ
れでは、特徴データlp1により、文字原稿であること
が認識できずに、誤認する可能性が出てくる。
は、一定濃度、この事例では濃度値“100”以上の範
囲での最大度数を特徴データlpとして抽出するように
しておけば、図12のヒストグラムにおいても、当然特
徴データlpは、濃度値lp2として抽出されることに
なる。この時の特徴データperlについては、次式
(式2)により簡単に算出できる。
おいては、作成した濃度値ヒストグラムから、その濃度
値“100”以上(明るくなる方法)の中での最大度数
の濃度値を抽出するようにし、このように抽出された特
徴データに基づいて、第1及び第2の実施形態同様に、
濃度補正テーブルの選択のために利用されることにな
る。そのため、図12に示すようなヒストグラムを示す
文字原稿においても忠実に認識でき、原稿の特性の認識
を誤認することなく、これにより確な濃度補正を行え
る。
になる白い紙の上に、新聞や緑、青、黄色など色地のあ
る紙が貼られているような下地が着色部分と無着色部分
(白)を持つ領域でも、白い部分の画像信号の多くを無
視して特徴データlpが抽出され、抽出された濃度値l
pによりperlが式2から算出される。この場合、算
出された特徴データperlの値は、写真原稿の特徴デ
ータperlの値より大きくなり、写真領域として誤認
してしまう程の小さい数値になることはない。よって、
この場合には、当然下地着色領域と認識されるため、問
題はない。
は別の方法を以下に記す。つまり、濃度値ヒストグラム
の最大度数をもつ濃度値lpは、濃度値の低い方(数値
の少ない方)から調べていき、濃度値ヒストグラムの度
数が極大値となる最初の濃度値とする。この極大値を求
めるには、まず次の式を最初に満たす濃度値x0を見つ
け出す。
足するものを見つけ出し、これを特徴データlpとす
る。
のある紙が貼られているような下地が着色部分と無着色
部分(白色)を持つ領域で、下地無着色部分が下地着色
部分上りも多くを占めるような場合、濃度値ヒストグラ
ムを作成しても、図14のようになり、特徴データlp
は、lp4でなく、lp3が抽出され、これにより下地
着色領域と認識される。
の濃度補正を下地着色部に基づいて行えるため、よい正
確な濃度補正を行える。しかし、下地無着色である濃度
値lp4が特徴データとして抽出されると、白色状態で
の文字の濃度補正が行われるため、多少忠実度から欠け
ることにもなる。
特殊な原稿の場合においても忠実ななる濃度補正を行わ
せるためであって、通常の原稿においては、図3乃至図
5に示すような濃度値ヒストグラムを示し、これが一般
的である。
て、濃度値ヒストグラムの度数が極大値となる最初の濃
度値を見つけ出し、その濃度値をlpとしている。そし
て、このlpよりさらにある一定の数値の大きい濃度値
まで、上記lpの度数よりも大きい極大値が存在するか
否かを調べ、存在しなければ、そのlpに基づいて第2
の特徴データであるperlを式2より求める(抽出す
る)。また、途中で存在すれば、この極大値を持つ濃度
値をlpとし、この新しい特徴データlpが抽出される
限り同じ処理を繰り返す。
極大値が周辺に複数ある場合、その周辺の最大値を持つ
濃度値をlpとすることにより、背景になると思われる
濃度値の最大値がlpを簡単に抽出することができる。
濃度値ヒストグラムについては、偶然が伴った最大値や
極大値が抽出対象となれば、原稿の特徴点の認識に誤り
が生じることも考えられる。そのため、作成される濃度
値ヒストグラムについては平滑化しておくことが好適で
もある。そのため各濃度値の周辺の濃度値の度数の平均
(和)をそれぞれ求め、その値を各濃度の度数とするこ
とにより、平滑化されたヒストグラムが作成される。そ
の平均化するための手法について下記式3又は式4に示
す。
なることにより、偶然が伴った最大値や極大値は少なく
なり、特徴データlpは、背景になると思われる濃度値
の代表値としてより適切なものとなる。これによって、
第2の特徴データperlも背景部分に相当する画像信
号の割合としてより適切なものとなる。
て、本発明をおさらいのために、その構成及び作用効果
等を以下に記載する。
得られた画像信号から原稿の濃度特性を示す特徴データ
を抽出する特徴データ抽出手段(3)と、上記特徴デー
タが入力されるとこの特徴データに基づいて原稿の特性
を認識する画像認識手段(3)と、上記原稿の画像信号
の濃度値を原稿の画像の特性に応じて補正濃度値に変換
するための濃度補正テーブルを複数有し上記画像認識手
段からの画像認識情報に基づいて上記濃度補正テーブル
の中から画像特性に応じた濃度補正テーブルを選択し、
その濃度補正テーブルにより画像信号の濃度補正を行う
濃度補正手段(4,5)とを有し、上記特徴データ抽出
手段(3)は、画像の濃度値ヒストグラムの最大度数を
待つ濃度値と、その濃度値に基づく画素数の割合とする
構成である。
2つだけにすることで、簡単な選択基準により画像認識
手段にて文字原稿、写真原稿、新聞や緑、青、黄色など
色地のある下地着色原稿を識別することができ、それぞ
れの種類の原稿に応じた濃度補正を行うことができる。
における濃度補正テーブルの選択を濃度補正を行うライ
ンとその周辺の数ラインの画像信号より抽出される特徴
データに基づいて濃度補正テーブルを選択、または抽出
された特徴データと濃度補正を行う前のラインの濃度補
正テーブルとに基づいて行うようにすると、各ライン毎
にその周辺の数ラインの画像信号の情報を加味すること
ができる。しかも、そのラインの周辺の特徴を適切に認
識し、各ライン毎に濃度補正テーブルを選択することが
でき、各ライン毎に適切な濃度補正を行える。
における濃度補正テーブルの選択を濃度補正を行うライ
ンとその周辺の数ラインの1ライン単位で抽出される特
徴データの平均値を算出し、これを特徴データとして、
これに基づき濃度補正テーブルを選択する。この場合に
おいても、濃度補正を行う前のラインの濃度補正テーブ
ルを加味して補正テーブルを選択することもできる。こ
の構成においても、ライン毎にその周辺の数ラインの画
像信号の情報を加味するができ、そのラインの特徴を適
切に認識し、各ライン毎に濃度補正テーブルを選択でき
る。また各ライン毎に適切な濃度補正が行える。この場
合、各ライン毎に特徴データを抽出し、これの平均を算
出することで、特徴データ抽出回路の規模を小さくする
ことができる。
正手段における濃度補正テーブルの選択を、濃度補正を
行うラインよりも前の数ラインの1ライン単位で抽出さ
れた特徴データの平均値を算出し、これにより濃度補正
テーブルを選択し、これに基づいて濃度補正を行うこと
で、各ライン毎に前の数ラインの画像信号の情報に基づ
いてそのラインの特徴を適切に類推し、各ライン毎に濃
度補正テーブルを選択できる。そのため、各ライン毎に
適切な濃度補正が行われる。また、濃度補正を行う画像
信号は、入力される時点で濃度補正テーブルが選択され
るようになるため、画像信号を即座に濃度補正できるた
め、画像信号を記憶しておくメモリ(2)を削減を可能
にできる。例えば、デジタル複写機による原稿の読取デ
ータを即座に濃度補正して出力でき、予備走査を行う必
要もなくなる。
正手段における濃度補正テーブルの選択を、濃度補正を
行うラインの1ラインの待徴データに基づいて行う。あ
るいは前のラインの濃度補正テーブルをも加味して行う
ようにしておけば、1ライン分の画像信号をメモリ
(2)に格納するだけで、濃度補正を行うラインの画像
信号に基づいてそのラインの特徴を適切に認識し、各ラ
イン毎に濃度補正テーブルを選択できる。そのため、各
ライン毎に適切な濃度補正が行える。また、特徴データ
を1ライン分の画像信号に基づいて抽出するので、特徴
データ抽出回路の規模をさらに小さくすることができ
る。
て、上記濃度補正手段における濃度補正テーブルの選択
を、濃度補正を行うラインよりも前の1ラインの特徴デ
ータを抽出して行うようにすることで、濃度補正を行う
前のラインの画像信号に基づいて特徴を適切に類推し、
各ライン毎に濃度補正テーブルを選択できる。これによ
り、各ライン毎に適切な濃度補正が行える。また、特徴
データを1ライン分の画像信号に基づいて抽出するの
で、特徴データ柚出回路の規模をさらに小さくすること
ができる。しかも、濃度補正を行う画像信号は、入力さ
れる時点で濃度補正テーブルが選択されているため、す
ぐさま濃度補正でき、入力されてくる画像信号を記憶す
るメモリ(2)を削減することができる。
上記特徴データを抽出する時に、画像の濃度値ヒストグ
ラムの最大度数を持つ濃度値を、図12に示すようにあ
る一定の濃度値(例えば濃度値“100”)以上の濃度
値の範囲における濃度値ヒストグラムの最大度数を持つ
濃度値とする。このようにしておけば、背景部分に相当
する濃度値の代表値として抽出する特徴データが、文字
部分に相当する濃度値となる虞がなくなる。また、濃度
値ヒストグラムの最大度数を調べる範囲が限定されるこ
とによって処理速度が速めることができる。
出において、画像の濃度値ヒストグラムの最大度数を持
つ濃度値lpに対し±nの範囲内の濃度値の画素数の割
合を、濃度値ヒストグラムの最大度数を持つ濃度値+n
以下の範囲の濃度値の画素数に対する割合とする。これ
により、白い紙の上に新聞や緑、青、黄色など色地のあ
る紙が貼られていて下地が着色部分と無着色部分を持
ち、濃度値ヒストグラムの最大度数を持つ濃度値が、下
地無着色部分の濃度値ではなく下地着色部分の濃度値と
なるような領域でも、背景部分に相当する画像信号の割
合(perl)として抽出する特徴データ(式2にて算
出されるデータperl)が、下地無着色部分の画像信
号の多くを無視することにより、写真領域と誤認してし
まう程の小さい数値になることは少なくなり、下地着色
領域と認識される。
出において、画像の濃度値ヒストグラムの最大度数を持
つ濃度値を抽出する際に、図13に示すものにおいて、
例えば濃度値“100”以降の濃度値の低い方から調べ
ていき、濃度値ヒストグラムの度数が最初の極大値とな
る濃度値を濃度値ヒストグラムの最大度数を持つ濃度値
に代わって特徴データとする。これにより、白い紙の上
に新聞や緑、青、黄色など色地のある紙が貼られている
上うな下地が着色部分と無着色部分を持つ領域で、下地
無着色部分が下地着色部分よりも多くを占めるような場
合でも、下地無着色部分の画像信号の多くを無視するこ
とができる。よって、写真領域と誤認してしまう程の小
さい数値になることは少なくなり、下地着色領域と認識
される。また、最初の極大値が見つかれば、その極大値
を持つ濃度値より大きい濃度値については調べる必要が
なくなるので、処理速度を速めることができる。
の抽出において、濃度値ヒストグラムの度数が最初の極
大値となる濃度値よりある一定の範囲内の濃度値に別に
極大値を持ち、その極大値の方が最初の極大値より大き
い場合、その極大値を最初の極大値とする。このうな場
合、濃度値ヒストグラムの度数の極大値が周辺に複数あ
ると、その周辺の最大値を持つ濃度値を特徴データとす
ることにより、背景になると思われる濃度値の代表値と
して、より適した濃度値を特徴データとして抽出するこ
とができる。
の抽出において、特徴データの画像の濃度値ヒストグラ
ムの最大度数を平滑化した濃度値ヒストグラムの最大度
数とする。これによれば、ヒストグラムの形状が滑らか
になることにより、偶然が伴った最大値や極大値は少な
くなり、より適切な特徴データを抽出できる。従って、
どのような原稿か、あるいは領域であるかの識別精度が
向上する。
稿を読取った画像信号を入力することで、該画像信号よ
り2種の特徴データを抽出し、これに基づいて複数の濃
度補正テーブルより選択し、濃度補正を行うようにした
ため、回路構成を非常に簡単にできるだけでなく、原稿
の特性を精度よく認識でき、よって忠実に濃度補正を行
える。
ンにおいて、特徴データを抽出できるため、補正するた
の画像信号の周辺の状態等を正確に把握した状態で行え
るだけでなく、原稿の特性を示す特徴データの抽出を迅
速に行えるため、入力される画像信号を即座に濃度補正
を行ったうえで出力できる。そのため、処理速度が格段
に向上する。
ロック図である。
における濃度補正処理の原理及びその濃度補正処理の流
れを示すフローチャートである。
濃度値ヒストグラムの一例を示す説明図である。
ラムの一例を示す説明図である。
ストグラムの一例を示す説明図である。
補正回路で使用される濃度補正テーブルの一例を示す図
である。
の濃度補正処理の一態様を示すフローチャートである。
の濃度補正処理の他の態様を示すフローチャートであ
る。
の濃度補正処理のその他の態様を示すフローチャートで
ある。
置の濃度補正処理の一態様を示すフローチャートであ
る。
置の濃度補正処理の他の態様を示すフローチャートであ
る。
濃度値ヒストグラムの一例を示す説明図である。
濃度値ヒストグラムの他の例を示す説明図である。
濃度値ヒストグラムのその他の例を示す説明図である。
Claims (6)
- 【請求項1】 原稿を走査して得られた画像信号から原
稿の濃度特性を示す特徴データを抽出し、その抽出され
た特徴データから原稿の特性を認識する特徴データ抽出
手段と、 上記原稿の画像信号の濃度値を原稿の特性に応じた補正
濃度値に変換するための濃度補正テーブルを複数有し、
上記特徴データ抽出手段による原稿の特性認識情報に基
づいて上記濃度補正テーブルの中から濃度補正テーブル
を選択し、その濃度捕正テーブルにより画像信号の濃度
補正を行う濃度補正手段と、を有し、 上記抽出される特徴データが画像の濃度値ヒストグラム
の最大度数を持つ濃度値(lp)と、該濃度値に基づく
画素数の割合(perl)とで構成され、これにより上
記特性データ抽出手段が原稿の特性を認識することを特
徴とする画像処理装置。 - 【請求項2】 上記特徴データ抽出手段は、濃度補正を
行う画像信号のラインに相前後する複数又は単数ライン
の画像信号により濃度値ヒストグラムを作成し、この作
成したヒストグラムより上記特徴データである濃度値
(lp)及び割合(perl)を抽出し、これにより原
稿の特性を認識することを特徴とする請求項1記載の画
像処理装置。 - 【請求項3】 上記特徴データ抽出手段は、濃度補正を
行う画像信号のラインにおける濃度値ヒストグラムを作
成し、この作成したヒストグラムに基づいて、最大濃度
値(lp)及びその割合(perl)の特徴データを抽
出し、これにより原稿の特性を認識する一方、該認識結
果により濃度補正テーブルを選択し、上記濃度補正手段
は、選択された濃度補正テーブルに基づいて上記濃度補
正を行うラインの画像信号の濃度補正を行うことを特徴
とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項4】 上記濃度補正手段における濃度補正テー
ブルの選択を、抽出された特徴データ及び、濃度補正を
行った前のラインの濃度補正テーブルに基づいて行うこ
とを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項5】 上記特徴データ抽出手段は、作成した画
像の濃度値ヒストグラムの最大度数を持つ濃度値を、あ
る一定の濃度値以上の濃度値の範囲における濃度値ヒス
トグラムの最大度数を持つ濃度値として抽出することを
特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 【請求項6】 上記特徴データ抽出手段は、画像の濃度
値ヒストグラムの最大度数を平均化した濃度値ヒストグ
ラムの最大度数とすることを特徴とする請求項1又は5
記載の画像処理装置。
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