JPH10243226A - 網点領域検出方法 - Google Patents
網点領域検出方法Info
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- JPH10243226A JPH10243226A JP10022298A JP2229898A JPH10243226A JP H10243226 A JPH10243226 A JP H10243226A JP 10022298 A JP10022298 A JP 10022298A JP 2229898 A JP2229898 A JP 2229898A JP H10243226 A JPH10243226 A JP H10243226A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 正確に網点領域を検出できるようにした網点
領域検出方法を提供する。 【解決手段】 入力画像から得られるディジタル多階調
入力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、
該マトリックス毎に異なる極点検出条件を適用して中心
画素が極点画素であるか否かを検出し、前記異なる条件
で検出された極点画素を所定の２次元領域単位で計数
し、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次元
領域の極点画素数の関係より当該注目の２次元領域の中
心画素または全ての画素を網点部として判定する。
領域検出方法を提供する。 【解決手段】 入力画像から得られるディジタル多階調
入力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、
該マトリックス毎に異なる極点検出条件を適用して中心
画素が極点画素であるか否かを検出し、前記異なる条件
で検出された極点画素を所定の２次元領域単位で計数
し、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次元
領域の極点画素数の関係より当該注目の２次元領域の中
心画素または全ての画素を網点部として判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は画像中の網点領域と
線画領域とを自動的に判定して分離するための網点領域
検出方法に関する。
線画領域とを自動的に判定して分離するための網点領域
検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】複写機やファクシミリなどにおいて、網
点で表現した写真や絵などの網点画と文字などの線画と
が混在している画像を再生する場合、再生画像の品質を
向上するために網点写真などの網点領域に対してはモア
レ除去の処理を、また文字などの線画領域に対しては鮮
鋭化処理などを行うことが望ましい。
点で表現した写真や絵などの網点画と文字などの線画と
が混在している画像を再生する場合、再生画像の品質を
向上するために網点写真などの網点領域に対してはモア
レ除去の処理を、また文字などの線画領域に対しては鮮
鋭化処理などを行うことが望ましい。
【０００３】また、このような網点画と線画の混在して
いる画像を伝送する場合においても、データ圧縮率の向
上などを図るためにそれぞれの画像領域の特性に応じた
処理を行った後で符号化処理などを施すことが望まし
い。特公平５−３３８６９号公報には、網点画と線画の
混在する画像中から網点領域を分離するための方法が開
示されている。
いる画像を伝送する場合においても、データ圧縮率の向
上などを図るためにそれぞれの画像領域の特性に応じた
処理を行った後で符号化処理などを施すことが望まし
い。特公平５−３３８６９号公報には、網点画と線画の
混在する画像中から網点領域を分離するための方法が開
示されている。
【０００４】この方法は、図８にその処理の流れを示す
ように、ラスタスキャンにより原画の画像データをディ
ジタル多階調信号として取り出し、ラスタ上で前後に隣
接する画素間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を
作り、この差分信号から下記（ｉ）〜（iii)のいずれか
の条件を満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点
として図９（Ａ）（Ｂ）のように検出する。
ように、ラスタスキャンにより原画の画像データをディ
ジタル多階調信号として取り出し、ラスタ上で前後に隣
接する画素間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を
作り、この差分信号から下記（ｉ）〜（iii)のいずれか
の条件を満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点
として図９（Ａ）（Ｂ）のように検出する。
【０００５】（ｉ）差分の符号が前後で変わったときの
画素（図９（Ａ））を極点とする。 （ii）差分が零の前後で差分値の符号が変わったときの
画素（図９（Ｂ））を極点とする。 （iii)前の極点との間隔が予め定めた閾値Ｌth0 となっ
たときの画素（図示なし）を極点とする。
画素（図９（Ａ））を極点とする。 （ii）差分が零の前後で差分値の符号が変わったときの
画素（図９（Ｂ））を極点とする。 （iii)前の極点との間隔が予め定めた閾値Ｌth0 となっ
たときの画素（図示なし）を極点とする。
【０００６】上記のようにして得られた極点情報に基づ
き、下記（iv）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点
領域と判定する。 （iv）極点間の区間長Ｌ（ｉ）が予め定めた閾値Ｌth1
とＬth2 の範囲内にあるとき。すなわち、 Ｌth1 ＜Ｌ（ｉ）＜Ｌth2 。
き、下記（iv）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点
領域と判定する。 （iv）極点間の区間長Ｌ（ｉ）が予め定めた閾値Ｌth1
とＬth2 の範囲内にあるとき。すなわち、 Ｌth1 ＜Ｌ（ｉ）＜Ｌth2 。
【０００７】（ｖ）現位置の区間長Ｌ（ｉ）とその１つ
前の区間長Ｌ（ｉ−１）との差が予め定めた閾値Ｌth3
内にあるとき。すなわち、 ｜Ｌ（ｉ）−Ｌ（ｉ−１）｜≦Ｌth3 。 そして、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出力
を線画に対応した信号か、網点に対応した信号にする。
前の区間長Ｌ（ｉ−１）との差が予め定めた閾値Ｌth3
内にあるとき。すなわち、 ｜Ｌ（ｉ）−Ｌ（ｉ−１）｜≦Ｌth3 。 そして、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出力
を線画に対応した信号か、網点に対応した信号にする。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上記従来方法は、網点
領域には濃度レベルの山と谷の極点が規則的に現れるこ
とを前提として画像中から網点を分離するものである
が、一般に網点部以外の文字部や連続階調写真部にも多
くの極点が存在するため、上記方法によるときは十分に
高い分離率を望めないという問題があった。
領域には濃度レベルの山と谷の極点が規則的に現れるこ
とを前提として画像中から網点を分離するものである
が、一般に網点部以外の文字部や連続階調写真部にも多
くの極点が存在するため、上記方法によるときは十分に
高い分離率を望めないという問題があった。
【０００９】また、ラスタスキャンライン上に並ぶ前後
の画素の一次元的な比較によって検出を行っているた
め、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高い網
点部、原稿が回転するなどしてスクリーン角が水平方向
からずれた網点部などにおいては極点間の区間長Ｌ
（ｉ）が長くなってしまい、文字部との分離が困難にな
るという問題もあった。
の画素の一次元的な比較によって検出を行っているた
め、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高い網
点部、原稿が回転するなどしてスクリーン角が水平方向
からずれた網点部などにおいては極点間の区間長Ｌ
（ｉ）が長くなってしまい、文字部との分離が困難にな
るという問題もあった。
【００１０】本出願人はこれらの問題を解決するため
に、先に、画像中の各画素の山または谷の極点検出およ
び該検出された各極点が網点領域に属するか否かの網点
検出を局所的な二次元の極点検出パターンと網点検出パ
ターンを用いて行うようにした網点領域分離方式につい
て出願（特願昭６３−２６３８８４号）した。しかし、
この先願発明でも次のような問題が残されていた。
に、先に、画像中の各画素の山または谷の極点検出およ
び該検出された各極点が網点領域に属するか否かの網点
検出を局所的な二次元の極点検出パターンと網点検出パ
ターンを用いて行うようにした網点領域分離方式につい
て出願（特願昭６３−２６３８８４号）した。しかし、
この先願発明でも次のような問題が残されていた。
【００１１】すなわち、一般に網点には粗いものでは６
５線から細かいものでは２００線まで数多くの種類があ
るが、これらすべての網点について同一画素サイズのマ
トリックスを用いて極点検出を行った場合、例えば４０
０ドット／インチで画像を読み込んで３×３画素サイズ
のマトリックスにより極点の検出を行うと、２００線な
どの高線数の網点では、網点部の頂部が図１０（Ａ）に
示すように１画素サイズの鋭い円錐状になり、周囲画素
との濃度差から極点画素（ハッチングした画素）を抽出
することができるが、６５線や８５線などの低線数の網
点では、網点部の頂部が図１０（Ｂ）に示すように複数
画素からなる台形状に形成されてしまい、極点画素を抽
出することができなかった。
５線から細かいものでは２００線まで数多くの種類があ
るが、これらすべての網点について同一画素サイズのマ
トリックスを用いて極点検出を行った場合、例えば４０
０ドット／インチで画像を読み込んで３×３画素サイズ
のマトリックスにより極点の検出を行うと、２００線な
どの高線数の網点では、網点部の頂部が図１０（Ａ）に
示すように１画素サイズの鋭い円錐状になり、周囲画素
との濃度差から極点画素（ハッチングした画素）を抽出
することができるが、６５線や８５線などの低線数の網
点では、網点部の頂部が図１０（Ｂ）に示すように複数
画素からなる台形状に形成されてしまい、極点画素を抽
出することができなかった。
【００１２】本発明は正確に網点領域を検出できるよう
にした網点領域検出方法を提供することを課題とする。
にした網点領域検出方法を提供することを課題とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】前述の課題を解決するた
め、入力画像から得られるディジタル多階調入力信号に
Ｍ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、該マトリッ
クス毎に異なる極点検出条件を適用して中心画素が極点
画素であるか否かを検出し、前記異なる条件で検出され
た極点画素を所定の２次元領域単位で計数し、注目の２
次元領域の極点画素数とその周囲の２次元領域の極点画
素数の関係より当該注目の２次元領域の中心画素または
全ての画素を網点部として判定する。
め、入力画像から得られるディジタル多階調入力信号に
Ｍ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、該マトリッ
クス毎に異なる極点検出条件を適用して中心画素が極点
画素であるか否かを検出し、前記異なる条件で検出され
た極点画素を所定の２次元領域単位で計数し、注目の２
次元領域の極点画素数とその周囲の２次元領域の極点画
素数の関係より当該注目の２次元領域の中心画素または
全ての画素を網点部として判定する。
【００１４】また、第１の極点検出条件として、前記マ
トリックスの中心画素の濃度レベルが当該Ｍ×Ｍ画素領
域の他の全ての画素の濃度レベルよりも所定の閾値以上
大きいかまたは小さいときに当該中心画素を極点として
検出し、第２の極点検出条件として、前記マトリックス
の中心画素の濃度レベルが該中心画素を含むＮ×Ｎマト
リックス内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素の濃度レベル
よりも大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎマトリックス
外でＭ×Ｍマトリックス内に存在する他の全ての画素の
濃度レベルよりも所定の閾値以上大きいときに当該中心
画素を極点として検出する。
トリックスの中心画素の濃度レベルが当該Ｍ×Ｍ画素領
域の他の全ての画素の濃度レベルよりも所定の閾値以上
大きいかまたは小さいときに当該中心画素を極点として
検出し、第２の極点検出条件として、前記マトリックス
の中心画素の濃度レベルが該中心画素を含むＮ×Ｎマト
リックス内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素の濃度レベル
よりも大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎマトリックス
外でＭ×Ｍマトリックス内に存在する他の全ての画素の
濃度レベルよりも所定の閾値以上大きいときに当該中心
画素を極点として検出する。
【００１５】
【作用】第１の極点検出条件と第２の極点検出条件によ
りそれぞれ独立に極点検出を行うので、それぞれの検出
条件を適当に設定することにより細かい網点と大きな網
点とをそれぞれ独立かつ同時に検出することができる。
そして、この２つの検出結果の論理和を採って両者の合
成画像を作り、この合成画像に基づいて網点検出を行う
のであらゆる網点率の網点を正確に領域分離できる。
りそれぞれ独立に極点検出を行うので、それぞれの検出
条件を適当に設定することにより細かい網点と大きな網
点とをそれぞれ独立かつ同時に検出することができる。
そして、この２つの検出結果の論理和を採って両者の合
成画像を作り、この合成画像に基づいて網点検出を行う
のであらゆる網点率の網点を正確に領域分離できる。
【００１６】第１の極点検出条件によれば、８５線以上
の細かい網点が検出可能であり、また第２の極点検出条
件によれば、８５線以下の大きな網点が可能である。し
たがって、この両者の論理和、すなわち２つの極点検出
結果の合成画像を作ることにより、細かい網点から大き
い網点まで、全ての網点について正確に網点領域の分離
を行うことができる。
の細かい網点が検出可能であり、また第２の極点検出条
件によれば、８５線以下の大きな網点が可能である。し
たがって、この両者の論理和、すなわち２つの極点検出
結果の合成画像を作ることにより、細かい網点から大き
い網点まで、全ての網点について正確に網点領域の分離
を行うことができる。
【００１７】
【発明の実施の形態】図２は本発明の方法を適用して構
成した網点領域分離装置の実施例を示す。図２におい
て、１は画像信号をディジタル多階調入力信号に変換す
る入力画像信号部、２および３はＭ×Ｍ画素サイズから
なるマトリックスを順次適用し、異なる検出条件を適用
して中心画素が極点画素であるか否かを検出する第１お
よび第２の極点検出部、４は極点検出部２および３で検
出された極点画素を所定の２次元領域単位で計数し、注
目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次元領域の
極点画素数との関係から当該注目の２次元領域の中心画
素または全ての画素を網点部として検出する網点領域検
出部、５は網点領域検出部４での検出結果に基づく領域
判定信号を出力する領域判定信号出力部である。
成した網点領域分離装置の実施例を示す。図２におい
て、１は画像信号をディジタル多階調入力信号に変換す
る入力画像信号部、２および３はＭ×Ｍ画素サイズから
なるマトリックスを順次適用し、異なる検出条件を適用
して中心画素が極点画素であるか否かを検出する第１お
よび第２の極点検出部、４は極点検出部２および３で検
出された極点画素を所定の２次元領域単位で計数し、注
目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次元領域の
極点画素数との関係から当該注目の２次元領域の中心画
素または全ての画素を網点部として検出する網点領域検
出部、５は網点領域検出部４での検出結果に基づく領域
判定信号を出力する領域判定信号出力部である。
【００１８】極点の検出においては、ディジタル多階調
入力信号に対してＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを適
用して中心画素が極点であるか否かを、異なる検出条件
を適用してそれぞれ極点検出を行わせる。このように２
次元のマトリックスを適用して、２つの異なる検出条件
を適用して極点検出を行わせることによって極点率の大
小に拘わらず確実に極点を検出することができる。
入力信号に対してＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを適
用して中心画素が極点であるか否かを、異なる検出条件
を適用してそれぞれ極点検出を行わせる。このように２
次元のマトリックスを適用して、２つの異なる検出条件
を適用して極点検出を行わせることによって極点率の大
小に拘わらず確実に極点を検出することができる。
【００１９】また網点領域の検出においては、Ｎ×Ｎ画
素からなる２次元領域を単位として検出された極点を計
数し、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次
元領域の極点画素数との関係より注目の２次元領域の中
心画素または全ての画素を網点部として検出する。
素からなる２次元領域を単位として検出された極点を計
数し、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次
元領域の極点画素数との関係より注目の２次元領域の中
心画素または全ての画素を網点部として検出する。
【００２０】このように２次元領域の極点画素数より網
点領域を検出させることによって原稿のスキャンが傾斜
していても正確に網点部を検出させることができる。以
下、本発明の実施例について詳細に説明する。なお、説
明を簡単にするため、処理画像として白黒画像を用いた
場合を例にとって述べる。カラー画像に適用したい場合
には、ＣＲＴ表示、印刷表示など、再生画像の表示形式
に応じてカラー原画をＲＧＢあるいはＹＭＣなどの三原
色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離処理を行
えばよい。
点領域を検出させることによって原稿のスキャンが傾斜
していても正確に網点部を検出させることができる。以
下、本発明の実施例について詳細に説明する。なお、説
明を簡単にするため、処理画像として白黒画像を用いた
場合を例にとって述べる。カラー画像に適用したい場合
には、ＣＲＴ表示、印刷表示など、再生画像の表示形式
に応じてカラー原画をＲＧＢあるいはＹＭＣなどの三原
色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離処理を行
えばよい。
【００２１】図２において、入力画像信号部１は、網点
写真などの網点画と文字などの線画とが混在する原画像
をラスタスキャンして濃度レベルに対応した輝度信号か
らなるディジタル多階調入力画像信号に変換し、少なく
とも以後の分離処理に必要なスキャンライン分、例えば
Ｌ×３スキャンライン分（Ｌは後述する網点検出のため
のＬ×Ｌ画素からなる単位ブロックＢの画素サイズ）を
ラインメモリなどに格納する回路である。
写真などの網点画と文字などの線画とが混在する原画像
をラスタスキャンして濃度レベルに対応した輝度信号か
らなるディジタル多階調入力画像信号に変換し、少なく
とも以後の分離処理に必要なスキャンライン分、例えば
Ｌ×３スキャンライン分（Ｌは後述する網点検出のため
のＬ×Ｌ画素からなる単位ブロックＢの画素サイズ）を
ラインメモリなどに格納する回路である。
【００２２】極点検出部２，３は、上記入力画像信号部
１から送られてくるディジタル多階調入力画像の各画素
に対して予め定めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを
順次適用し、当該マトリックスの中心画素ｍ0 が濃度変
化の山または谷を示す極点であるか否かを周囲の画素と
の濃度関係から検出する回路である。
１から送られてくるディジタル多階調入力画像の各画素
に対して予め定めたＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを
順次適用し、当該マトリックスの中心画素ｍ0 が濃度変
化の山または谷を示す極点であるか否かを周囲の画素と
の濃度関係から検出する回路である。
【００２３】上記第１の極点検出部２には、下記第１の
極点検出条件（Ｉ）が設定され、局所的な二次元の極点
検出パターンによる極点検出が行われる。極点検出条件（Ｉ） 図３に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなるマトリックス
（図示例はＭ＝３）の中心画素ｍ0 の濃度レベルが当該
Ｍ×Ｍ画素領域内の他のすべての画素ｍi （ｉ＝１，２
…）の濃度レベルより所定の閾値αまたはβ以上大きい
かまたは小さいとき、当該中心画素ｍ0 を極点として検
出する。すなわち、 ｍ0 ＞ｍi ＋α，（ｉ＝１，２，…） または ｍ0 ＜ｍi −β，（ｉ＝１，２，…）。
極点検出条件（Ｉ）が設定され、局所的な二次元の極点
検出パターンによる極点検出が行われる。極点検出条件（Ｉ） 図３に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなるマトリックス
（図示例はＭ＝３）の中心画素ｍ0 の濃度レベルが当該
Ｍ×Ｍ画素領域内の他のすべての画素ｍi （ｉ＝１，２
…）の濃度レベルより所定の閾値αまたはβ以上大きい
かまたは小さいとき、当該中心画素ｍ0 を極点として検
出する。すなわち、 ｍ0 ＞ｍi ＋α，（ｉ＝１，２，…） または ｍ0 ＜ｍi −β，（ｉ＝１，２，…）。
【００２４】さらに、上記第２の極点検出部３には、下
記第２の極点検出条件（IIａ）または（IIｂ）のいずれ
かが設定され、局所的な二次元の極点検出パターンによ
る極点検出が行われる。極点検出条件（IIａ） 図４（Ａ）（Ｂ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなるマ
トリックスの中心画素ｍ0 の濃度レベルが、該中心画素
を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素
（図４（Ａ）（Ｂ）中の×印の画素）の濃度レベルより
も大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域外でＭ×
Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（図４（Ａ）
（Ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定の閾値
ΔｍTH1 以上大きいときに、当該中心画素ｍ0 を極点と
して検出する。
記第２の極点検出条件（IIａ）または（IIｂ）のいずれ
かが設定され、局所的な二次元の極点検出パターンによ
る極点検出が行われる。極点検出条件（IIａ） 図４（Ａ）（Ｂ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなるマ
トリックスの中心画素ｍ0 の濃度レベルが、該中心画素
を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素
（図４（Ａ）（Ｂ）中の×印の画素）の濃度レベルより
も大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域外でＭ×
Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（図４（Ａ）
（Ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定の閾値
ΔｍTH1 以上大きいときに、当該中心画素ｍ0 を極点と
して検出する。
【００２５】極点検出条件（IIｂ） 図４（Ａ）（Ｂ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなるマ
トリックスの中心画素ｍ0 の濃度レベルが、該中心画素
を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素
（図４（Ａ）（Ｂ）中の×印の画素）の濃度レベルより
も小さいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域外でＭ×
Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（図４（Ａ）
（Ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定の閾値
ΔｍTH2 以上小さいときに、当該中心画素ｍ0 を極点と
して検出する。
トリックスの中心画素ｍ0 の濃度レベルが、該中心画素
を含むＮ×Ｎ画素領域内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素
（図４（Ａ）（Ｂ）中の×印の画素）の濃度レベルより
も小さいかまたは等しく、かつＮ×Ｎ画素領域外でＭ×
Ｍ画素領域内に存在する他のすべての画素（図４（Ａ）
（Ｂ）中の○印の画素）の濃度レベルよりも所定の閾値
ΔｍTH2 以上小さいときに、当該中心画素ｍ0 を極点と
して検出する。
【００２６】網点領域検出部４は、上記極点検出部２，
３で得られた極点検出結果の論理和（ＯＲ）を採って合
成画像を作成し、この合成画像の極点画素情報に基づい
てＬ×Ｌ画素（但し、Ｌ＞Ｍ）を単位とするブロック
Ｂ、例えば、図５に示すような９×９画素サイズ（Ｌ＝
９）からなるブロックＢを単位として合成画像を分割
し、各ブロックごとに山を示す極点画素数と谷を示す極
点画素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側の極点画
素数を当該ブロックＢの極点画素として決定した後、図
６に示すように、注目ブロックＢ0 の極点画素数とその
周囲ブロックＢ1 〜Ｂ8 の極点画素数の関係から当該注
目ブロックＢ0 内の所定の画素が網点領域に属するか否
かを判定する回路である。
３で得られた極点検出結果の論理和（ＯＲ）を採って合
成画像を作成し、この合成画像の極点画素情報に基づい
てＬ×Ｌ画素（但し、Ｌ＞Ｍ）を単位とするブロック
Ｂ、例えば、図５に示すような９×９画素サイズ（Ｌ＝
９）からなるブロックＢを単位として合成画像を分割
し、各ブロックごとに山を示す極点画素数と谷を示す極
点画素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側の極点画
素数を当該ブロックＢの極点画素として決定した後、図
６に示すように、注目ブロックＢ0 の極点画素数とその
周囲ブロックＢ1 〜Ｂ8 の極点画素数の関係から当該注
目ブロックＢ0 内の所定の画素が網点領域に属するか否
かを判定する回路である。
【００２７】この網点領域検出部４の網点検出条件とし
ては、１画素ずつ処理を実行するか、あるいは１ブロッ
クずつ処理を実行するかにより、下記条件(IIIａ）〜(I
IIｄ）のいずれかが採用され、局所的な二次元の網点検
出パターンによる網点検出が行われる。
ては、１画素ずつ処理を実行するか、あるいは１ブロッ
クずつ処理を実行するかにより、下記条件(IIIａ）〜(I
IIｄ）のいずれかが採用され、局所的な二次元の網点検
出パターンによる網点検出が行われる。
【００２８】Ｌ×Ｌ画素のブロックＢを１画素ずつ移動
しながら網点分離処理を実行する場合網点検出条件(IIIａ） 図６に示すように、注目ブロックＢ0 と周囲ブロックＢ
1 〜Ｂ8 において、極点画素数Ｐが所定の閾値ＰTH以上
であるブロックＢが所定の閾値ＢTH以上存在するとき
に、当該注目ブロックＢ0 の中心画素ｌ0 （図５参照）
を網点部として検出する。すなわち、 〔Ｐ＞ＰTHのブロックの数ΣＢ〕＞ＢTH 。
しながら網点分離処理を実行する場合網点検出条件(IIIａ） 図６に示すように、注目ブロックＢ0 と周囲ブロックＢ
1 〜Ｂ8 において、極点画素数Ｐが所定の閾値ＰTH以上
であるブロックＢが所定の閾値ＢTH以上存在するとき
に、当該注目ブロックＢ0 の中心画素ｌ0 （図５参照）
を網点部として検出する。すなわち、 〔Ｐ＞ＰTHのブロックの数ΣＢ〕＞ＢTH 。
【００２９】網点検出条件(IIIｂ） 図６に示すように、注目ブロックＢ0 と周囲ブロックＢ
1 〜Ｂ8 において、注目ブロックＢ0 と各周囲ブロック
Ｂ1 〜Ｂ8 との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和
Σ｜ΔＰ｜が所定の閾値ΔＰTH以下であるときに、当該
注目ブロックＢ0 内の中心画素ｌ0 を網点部とする。す
なわち、 Σ｜ΔＰ｜＜ΔＰTH 。
1 〜Ｂ8 において、注目ブロックＢ0 と各周囲ブロック
Ｂ1 〜Ｂ8 との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和
Σ｜ΔＰ｜が所定の閾値ΔＰTH以下であるときに、当該
注目ブロックＢ0 内の中心画素ｌ0 を網点部とする。す
なわち、 Σ｜ΔＰ｜＜ΔＰTH 。
【００３０】上記Ｎ×Ｎ画素のブロックＢを１ブロック
ずつ移動しながら処理を実行する場合。網点検出条件(IIIｃ） 図６に示すように、（IVａ）注目ブロックＢ0 と周囲ブ
ロックＢ1 〜Ｂ8 において、極点画素数Ｐが所定の閾値
ＰTH以上であるブロックＢが所定の閾値ＢTH以上存在す
るときに、当該注目ブロックＢ0 内のすべての画素ｌ0
〜ｌ80を網点部として検出する。
ずつ移動しながら処理を実行する場合。網点検出条件(IIIｃ） 図６に示すように、（IVａ）注目ブロックＢ0 と周囲ブ
ロックＢ1 〜Ｂ8 において、極点画素数Ｐが所定の閾値
ＰTH以上であるブロックＢが所定の閾値ＢTH以上存在す
るときに、当該注目ブロックＢ0 内のすべての画素ｌ0
〜ｌ80を網点部として検出する。
【００３１】網点検出条件(IIIｄ） 図６に示すように、注目ブロックＢ0 と周囲ブロックＢ
1 〜Ｂ8 において、注目ブロックＢ0 と各周囲ブロック
Ｂ1 〜Ｂ8 との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和
Σ｜ΔＰ｜が所定の閾値ΔＰTH以下であるときに、当該
注目ブロックＢ0 内のすべての画素ｌ0 〜ｌ80を網点部
とする。
1 〜Ｂ8 において、注目ブロックＢ0 と各周囲ブロック
Ｂ1 〜Ｂ8 との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総和
Σ｜ΔＰ｜が所定の閾値ΔＰTH以下であるときに、当該
注目ブロックＢ0 内のすべての画素ｌ0 〜ｌ80を網点部
とする。
【００３２】領域判定信号出力部５は、上記網点領域検
出部４の検出結果に基づき、各画素が網点部であるか、
または線画部であるかの判定信号を出力する回路であ
る。進んで、上記構成になる実施例の動作を図１のフロ
ーチャートを参照して説明する。なお、第１の極点検出
部２には上記極点検出条件（Ｉ）が、第２の極点検出部
３には上記極点検出条件（IIａ）が、また網点領域検出
部４には上記検出条件(IIIａ）がそれぞれ設定されてい
るものとする。
出部４の検出結果に基づき、各画素が網点部であるか、
または線画部であるかの判定信号を出力する回路であ
る。進んで、上記構成になる実施例の動作を図１のフロ
ーチャートを参照して説明する。なお、第１の極点検出
部２には上記極点検出条件（Ｉ）が、第２の極点検出部
３には上記極点検出条件（IIａ）が、また網点領域検出
部４には上記検出条件(IIIａ）がそれぞれ設定されてい
るものとする。
【００３３】さらに、入力画像は網点部と線画部とから
なり、連続階調写真などの連続階調部を含まないものと
する。入力画像信号部１は原画像をラスタスキャンして
輝度信号からなるディジタル多階調入力画像信号に変換
し、この画像信号を後の網点分離処理に必要なＬ×３ス
キャンライン分格納する（ステップ〔１〕）。例えば、
図５に示すように、Ｌ×Ｌ画素のブロックＢの画素サイ
ズとしてＬ＝９を採用した場合には、Ｌ×３＝９×３＝
２７スキャンライン分の画像データが格納される。
なり、連続階調写真などの連続階調部を含まないものと
する。入力画像信号部１は原画像をラスタスキャンして
輝度信号からなるディジタル多階調入力画像信号に変換
し、この画像信号を後の網点分離処理に必要なＬ×３ス
キャンライン分格納する（ステップ〔１〕）。例えば、
図５に示すように、Ｌ×Ｌ画素のブロックＢの画素サイ
ズとしてＬ＝９を採用した場合には、Ｌ×３＝９×３＝
２７スキャンライン分の画像データが格納される。
【００３４】第１の極点検出部２は、ディジタル多階調
入力画像の各画素に対して図３に示す３×３画素からな
るマトリックスを順次適用し、上記極点検出条件（Ｉ）
に基づいて当該マトリックスの中心画素ｍ0 が濃度変化
の極点であるか否かをＬ×３スキャンラインの全画素に
ついて判定する（ステップ〔２〕）。この第１の極点検
出部２の極点検出処理により、入力画像中の８５線以上
の細かい網点の極点が検出される。
入力画像の各画素に対して図３に示す３×３画素からな
るマトリックスを順次適用し、上記極点検出条件（Ｉ）
に基づいて当該マトリックスの中心画素ｍ0 が濃度変化
の極点であるか否かをＬ×３スキャンラインの全画素に
ついて判定する（ステップ〔２〕）。この第１の極点検
出部２の極点検出処理により、入力画像中の８５線以上
の細かい網点の極点が検出される。
【００３５】他方、第２の極点検出部３は、ディジタル
多階調入力画像の各画素に対して例えば図４（Ｂ）に示
す５×５画素からなるマトリックスを順次適用し、上記
極点検出条件（IIａ）に基づいて当該マトリックスの中
心画素ｍ0 が濃度変化の極点であるか否かをＬ×３スキ
ャンラインの全画素について判定する（ステップ
〔３〕）。この第２の極点検出部３の極点検出処理によ
り、入力画像中の８５線以下の大きな網点の極点が検出
される。
多階調入力画像の各画素に対して例えば図４（Ｂ）に示
す５×５画素からなるマトリックスを順次適用し、上記
極点検出条件（IIａ）に基づいて当該マトリックスの中
心画素ｍ0 が濃度変化の極点であるか否かをＬ×３スキ
ャンラインの全画素について判定する（ステップ
〔３〕）。この第２の極点検出部３の極点検出処理によ
り、入力画像中の８５線以下の大きな網点の極点が検出
される。
【００３６】上記ステップ〔２〕〔３〕においてそれぞ
れ極点検出が終了すると、処理はステップ〔４〕へ移行
し、網点領域検出部４は、上記２つの極点検出部２，３
で得られたそれぞれの山と谷の極点画素数を論理和を採
り、２つの極点検出結果の合成画像を作る。なお、この
とき、山を与える極点画素は山を与える極点画素同士、
また谷を与える極点画素は谷を与える極点画素同士で論
理和（ＯＲ）を採る。そして、この合成画像に上記網点
検出条件(IIIａ）を適用し、ステップ〔５〕〜
れ極点検出が終了すると、処理はステップ〔４〕へ移行
し、網点領域検出部４は、上記２つの極点検出部２，３
で得られたそれぞれの山と谷の極点画素数を論理和を採
り、２つの極点検出結果の合成画像を作る。なお、この
とき、山を与える極点画素は山を与える極点画素同士、
また谷を与える極点画素は谷を与える極点画素同士で論
理和（ＯＲ）を採る。そして、この合成画像に上記網点
検出条件(IIIａ）を適用し、ステップ〔５〕〜
〔９〕に
おいて合成画像中の各画素が網点部であるか否かを検出
する。
おいて合成画像中の各画素が網点部であるか否かを検出
する。
【００３７】すなわち、先ずステップ〔５〕において、
合成画像を図５に示す９×９画素サイズのブロックＢを
単位として分割し、各ブロックごとに山を与える極点画
素数と谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計数値
の大きい側の極点画素数をそのブロックの極点画素数Ｐ
として設定する。
合成画像を図５に示す９×９画素サイズのブロックＢを
単位として分割し、各ブロックごとに山を与える極点画
素数と谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計数値
の大きい側の極点画素数をそのブロックの極点画素数Ｐ
として設定する。
【００３８】次いで、ステップ〔６〕において、図６に
示す注目ブロックＢ0 とその周囲のブロックＢ1 〜Ｂ8
についてその極点画素数Ｐが所定の閾値ＰTH以上である
ブロックの数ΣＢを求め、ステップ〔７〕においてその
ブロック数ΣＢが所定の閾値ＢTH以上であるか否かを判
定する。
示す注目ブロックＢ0 とその周囲のブロックＢ1 〜Ｂ8
についてその極点画素数Ｐが所定の閾値ＰTH以上である
ブロックの数ΣＢを求め、ステップ〔７〕においてその
ブロック数ΣＢが所定の閾値ＢTH以上であるか否かを判
定する。
【００３９】上記ステップ〔７〕において、ブロック数
ΣＢが閾値ＢTHよりも大きいと判定されたときは当該注
目ブロックｌ0 の中心画素ｎ0 （図５参照）を網点部で
あると判定し、ステップ〔８〕へ移行する。他方、ブロ
ック数ΣＢが閾値ＢTHよりも小さいと判定されたときは
当該注目ブロックＢ0 の中心画素ｌ0 は網点部でないと
し、ステップ
ΣＢが閾値ＢTHよりも大きいと判定されたときは当該注
目ブロックｌ0 の中心画素ｎ0 （図５参照）を網点部で
あると判定し、ステップ〔８〕へ移行する。他方、ブロ
ック数ΣＢが閾値ＢTHよりも小さいと判定されたときは
当該注目ブロックＢ0 の中心画素ｌ0 は網点部でないと
し、ステップ
〔９〕へ移行する。
【００４０】網点領域検出部４から上記検出結果を受け
た領域判定信号出力部５は、その判定結果に従って当該
中心画素ｌ0 が網点部であるか否かの判定信号を出力す
る（ステップ〔８〕
た領域判定信号出力部５は、その判定結果に従って当該
中心画素ｌ0 が網点部であるか否かの判定信号を出力す
る（ステップ〔８〕
〔９〕）。上記のようにして、網点
の分離処理を入力画像の全画素についてＬ×３スキャン
ラインごとに繰り返し実行し（ステップ〔１０〕〔１
１〕）、入力画像のすべての画素について網点部と線画
部とに領域分離する。
の分離処理を入力画像の全画素についてＬ×３スキャン
ラインごとに繰り返し実行し（ステップ〔１０〕〔１
１〕）、入力画像のすべての画素について網点部と線画
部とに領域分離する。
【００４１】なお、上記実施例は、極点検出パターンを
与えるＭ×Ｍ画素のマトリックスとして、第１の極点検
出部２では３×３画素サイズのものを、第２の極点検出
部３では５×５画素サイズのものを、また網点領域検出
部４では、また網点検出パターンを与えるＬ×Ｌ画素の
ブロックとして９×９画素サイズのものをそれぞれ採用
したが、この画素サイズＭ，Ｌ任意に採用し得ることは
勿論である。
与えるＭ×Ｍ画素のマトリックスとして、第１の極点検
出部２では３×３画素サイズのものを、第２の極点検出
部３では５×５画素サイズのものを、また網点領域検出
部４では、また網点検出パターンを与えるＬ×Ｌ画素の
ブロックとして９×９画素サイズのものをそれぞれ採用
したが、この画素サイズＭ，Ｌ任意に採用し得ることは
勿論である。
【００４２】また、上記実施例は、原画像が網点写真な
どの網点部と文字などの線画部で構成されている場合を
例にとって述べたが、実際には原画像中に連続階調写真
や絵などの連続階調部が混在する場合がある。このよう
な場合には、先ず入力画像信号を微分してそのエッジ密
度から連続階調部を除去（例えば特開昭５８−１１５９
７５号参照）した後、本発明を適用すればよい。このよ
うにすることにより、網点部、文字部、連続階調部の三
者の分離も可能となる。
どの網点部と文字などの線画部で構成されている場合を
例にとって述べたが、実際には原画像中に連続階調写真
や絵などの連続階調部が混在する場合がある。このよう
な場合には、先ず入力画像信号を微分してそのエッジ密
度から連続階調部を除去（例えば特開昭５８−１１５９
７５号参照）した後、本発明を適用すればよい。このよ
うにすることにより、網点部、文字部、連続階調部の三
者の分離も可能となる。
【００４３】図７は上記実施例の網点領域分離装置を用
いて構成した複写機の例を示すもので、図中、符号６で
示されるブロック部分が図２に示した網点領域分離装置
である。図７中、７は文字領域処理用の鮮鋭処理回路、
８は文字などの鮮明化のための解像度を重視したＢａｙ
ｅｒ型のディザ処理回路、９は網点領域処理用の平滑処
理回路、１０は網点写真などの中間調を出すための階調
性を重視したうずまき型のディザ処理回路、１１は領域
分離装置５からの網点判定信号を受けてディザ処理回路
８または１０のいずれかの信号を選択する画像信号選択
回路である。
いて構成した複写機の例を示すもので、図中、符号６で
示されるブロック部分が図２に示した網点領域分離装置
である。図７中、７は文字領域処理用の鮮鋭処理回路、
８は文字などの鮮明化のための解像度を重視したＢａｙ
ｅｒ型のディザ処理回路、９は網点領域処理用の平滑処
理回路、１０は網点写真などの中間調を出すための階調
性を重視したうずまき型のディザ処理回路、１１は領域
分離装置５からの網点判定信号を受けてディザ処理回路
８または１０のいずれかの信号を選択する画像信号選択
回路である。
【００４４】入力した画像信号は網点領域分離装置６に
おいて各画素につきそれぞれ網点部に属するか否か判定
され、その判定結果が画像信号選択回路１１に送られ
る。画像信号選択回路１１は、該判定信号が網点領域信
号でない場合にはディザ処理回路８側の画像信号を選択
して出力し、また判定信号が網点領域信号である場合に
はディザ処理回路１０側の画像信号を選択して出力す
る。
おいて各画素につきそれぞれ網点部に属するか否か判定
され、その判定結果が画像信号選択回路１１に送られ
る。画像信号選択回路１１は、該判定信号が網点領域信
号でない場合にはディザ処理回路８側の画像信号を選択
して出力し、また判定信号が網点領域信号である場合に
はディザ処理回路１０側の画像信号を選択して出力す
る。
【００４５】この結果、線画領域ではディザ処理回路８
で鮮明処理された文字などの画像信号が選択出力され、
また網点領域ではディザ処理回路１０で疑似中間調処理
された網点写真などの画像信号が選択出力される。した
がって、画像信号選択回路１１から出力される画像信号
に必要な処理を施した後複写再生すれば、文字などの線
画部は鮮明化され、しかも網点写真などの網点部は自然
な感じに疑似中間調処理された高品質の２値画像が得ら
れる。
で鮮明処理された文字などの画像信号が選択出力され、
また網点領域ではディザ処理回路１０で疑似中間調処理
された網点写真などの画像信号が選択出力される。した
がって、画像信号選択回路１１から出力される画像信号
に必要な処理を施した後複写再生すれば、文字などの線
画部は鮮明化され、しかも網点写真などの網点部は自然
な感じに疑似中間調処理された高品質の２値画像が得ら
れる。
【００４６】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば次の
効果が得られる。入力画像から得られるディジタル多階
調入力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用
し、該マトリックス毎に異なる極点検出条件を適用して
中心画素が極点画素であるか否かを検出し、前記異なる
条件で検出された極点画素を所定の２次元領域単位で計
数し、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次
元領域の極点画素数の関係より当該注目の２次元領域の
中心画素または全ての画素を網点部として判定するよう
にしたので、どのような網点率の網点であっても正確に
網点領域を検出することができる。
効果が得られる。入力画像から得られるディジタル多階
調入力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用
し、該マトリックス毎に異なる極点検出条件を適用して
中心画素が極点画素であるか否かを検出し、前記異なる
条件で検出された極点画素を所定の２次元領域単位で計
数し、注目の２次元領域の極点画素数とその周囲の２次
元領域の極点画素数の関係より当該注目の２次元領域の
中心画素または全ての画素を網点部として判定するよう
にしたので、どのような網点率の網点であっても正確に
網点領域を検出することができる。
【００４７】第１の極点検出条件により８５線以上の細
かい網点が検出可能であり、また第２の極点検出条件に
よれば８５線以下の大きな網点が可能となり、細かい網
点から大きい網点まで、全ての網点について正確に網点
領域を検出することができる。
かい網点が検出可能であり、また第２の極点検出条件に
よれば８５線以下の大きな網点が可能となり、細かい網
点から大きい網点まで、全ての網点について正確に網点
領域を検出することができる。
【図１】本発明の実施例の動作のフローチャート。
【図２】本発明の実施例を示す図。
【図３】第１の極点検出部で用いるＭ×Ｍ画素からなる
マトリックスの例を示す図。
マトリックスの例を示す図。
【図４】第２の極点検出部で用いるＭ×Ｍ画素からなる
マトリックスの例を示す図。
マトリックスの例を示す図。
【図５】Ｌ×Ｌ画素からなるブロックの例を示す図。
【図６】注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図。
【図７】本発明を適用して構成した複写機の例を示す
図。
図。
【図８】従来方式の説明図。
【図９】従来方式による極点検出の例を説明する図であ
る。
る。
【図１０】先出願の網点領域分離方式による極点検出の
例を示す図である。
例を示す図である。
Claims (2)
- 【請求項１】 入力画像から得られるディジタル多階調
入力信号にＭ×Ｍ画素サイズのマトリックスを適用し、
該マトリックス毎に異なる極点検出条件を適用して中心
画素が極点画素であるか否かを検出し、 前記異なる条件で検出された極点画素を所定の２次元領
域単位で計数し、注目の２次元領域の極点画素数とその
周囲の２次元領域の極点画素数の関係より当該注目の２
次元領域の中心画素または全ての画素を網点部として判
定することを特徴とする網点領域検出方法。 - 【請求項２】 第１の極点検出条件として、前記マトリ
ックスの中心画素の濃度レベルが当該Ｍ×Ｍ画素領域の
他の全ての画素の濃度レベルよりも所定の閾値以上大き
いかまたは小さいときに当該中心画素を極点として検出
し、第２の極点検出条件として、前記マトリックスの中
心画素の濃度レベルが該中心画素を含むＮ×Ｎマトリッ
クス内（Ｎ＜Ｍ）の他のすべての画素の濃度レベルより
も大きいかまたは等しく、かつＮ×Ｎマトリックス外で
Ｍ×Ｍマトリックス内に存在する他の全ての画素の濃度
レベルよりも所定の閾値以上大きいときに当該中心画素
を極点として検出することを特徴とする請求項１記載の
網点領域検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10022298A JP3004245B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 網点領域検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10022298A JP3004245B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 網点領域検出方法 |
Related Parent Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63268311A Division JP2777380B2 (ja) | 1988-10-21 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10243226A true JPH10243226A (ja) | 1998-09-11 |
| JP3004245B2 JP3004245B2 (ja) | 2000-01-31 |
Family
ID=12078848
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10022298A Expired - Lifetime JP3004245B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 網点領域検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3004245B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009135796A (ja) * | 2007-11-30 | 2009-06-18 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像形成装置、記憶媒体 |
-
1998
- 1998-02-03 JP JP10022298A patent/JP3004245B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009135796A (ja) * | 2007-11-30 | 2009-06-18 | Ricoh Co Ltd | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、画像形成装置、記憶媒体 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3004245B2 (ja) | 2000-01-31 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
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