JPH10271326A

JPH10271326A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH10271326A
Application number: JP9067760A
Authority: JP
Inventors: Setsuya Kobayashi; 節也小林; Takeshi Murakami; 剛村上
Original assignee: Sharp Corp
Current assignee: Sharp Corp
Priority date: 1997-03-21
Filing date: 1997-03-21
Publication date: 1998-10-09
Also published as: EP0866601A2; US6272249B1; EP0866601B1; DE69839462D1; EP0866601A3

Abstract

(57)【要約】【課題】特定領域の種別の判別精度をより向上させた
画像処理装置を提供する。【解決手段】画像信号入力部１から入力された画像デ
ータに対して、縦横繁雑度抽出回路１５で、特定領域内
の縦横方向に隣接する画素における濃度の差分の絶対値
Ｔｘ，Ｔｙをそれぞれ算出する。斜め繁雑度抽出回路１
６で、特定領域内の主副斜め方向に隣接する画素の濃度
の差分の絶対値Ｒｘ，Ｒｙをそれぞれ算出する。比較回
路１７で、算出した方向別の総和の値を比較し、最も小
さい総和の値を繁雑度として領域判別部４に出力する。
比較差分部３で、画像データの画素の濃度のうち、最大
値Ｍａおよび最小値Ｍｉの差を求め、比較差分値として
領域判別部４に出力する。領域判別部４で上記繁雑度お
よび比較差分値に基づいて画像領域の種別判別を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタル複写機
やスキャナ装置等に適用され、原稿等を走査して得られ
る画像データの画像領域を判別する画像処理装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来より、ディジタル複写機やスキャナ
装置等においては、原稿をＣＣＤセンサ等で読み取って
得られる画像データに対して、画質を向上させるための
画像処理が施されている。例えば、読み取った画像デー
タから特徴を抽出して、領域判別を行い、その結果によ
り高品質な画像処理を行う方法が、特開平４−１８８９
４８号公報に開示されている。この公報に記載の技術に
よれば、特定領域内での平均値に対する画像情報の差分
量から平均分散を求め、その平均分散の値が、例えば平
均値より大きい場合は文字領域とし、小さい場合は中間
調領域とし、それらの結果に基づいて画像処理を行って
いる。

【０００３】また、特開平４−２７０５６１号公報に記
載の技術によれば、大小２つのしきい値Ｔｂ，Ｔｃ（Ｔ
ｂ＞Ｔｃ）を設定し、画素の濃度がしきい値Ｔｂよりも
大きく、かつしきい値Ｔｃよりも小さい場合は文字領域
とし、画素の濃度がしきい値Ｔｂ，Ｔｃの間の範囲にあ
る場合は中間調領域と判別し、それらの結果に基づいて
画像処理を行っている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前者の
画像判別方法では、平均分散の値と平均値との差が必ず
しも画像領域の特徴を十分に表していない場合があり、
画像の誤判別を起こす可能性がある。また、識別方法や
しきい値としての平均値の選定が適切でない場合もあ
り、画像の領域判別精度の向上が所望されている。

【０００５】また、後者の画像判別方法では、２つのし
きい値Ｔｂ，Ｔｃと画素の濃度との差分のみから画像の
領域が判別されるので、領域判別に限られた特徴量しか
反映されない。そのため、高精度な画像識別が行えず誤
判別の可能性が高く、画像処理による高画質化が難しい
という問題点がある。

【０００６】そこで、本願出願人は特願平８−２３８２
０５号明細書および図面において、上記問題点を解消す
べく画像判別方法を提案した。すなわち、この方法は、
特定領域内の縦方向および横方向に隣接する画素の濃度
差に基づいて特定領域の特徴量を算出し、その特徴量に
応じて特定領域の種別判別を行うものである。

【０００７】本発明は、上記に鑑み、さらに特定領域の
種別の判別精度を向上させた画像処理装置の提供を目的
とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明による課題解決手
段は、画像情報を読み取り、複数の画素からなる特定領
域の種別を判別し、その判別結果により種別に応じて画
像を処理するフィルタリング処理を行う画像処理装置に
おいて、特定領域内の縦方向および横方向並びに主斜め
方向および該主斜め方向に直交する副斜め方向における
各画素の濃度差に基づいて特定領域内の特徴量を算出す
る特徴量算出手段と、該特徴量に基づいて特定領域の種
別を判別する領域判別手段とを備えるものである。

【０００９】この構成によれば、特定領域の種別判別に
用いられる特徴量は、特定領域内の縦方向および横方向
における各画素の濃度差に加え、主斜め方向および副斜
め方向における各画素の濃度差に基づいて算出される。
そのため、特定領域の種別の判別精度を向上させること
ができる。なお、上記特定領域の種別には、例えば、写
真領域、文字領域、網点領域等がある。

【００１０】上記特徴量算出手段としては、特定領域内
の縦方向に隣接する画素の濃度差の総和を算出し、特定
領域内の横方向に隣接する画素の濃度差の総和を算出
し、特定領域内の主斜め方向に隣接する画素の濃度差の
総和を算出し、特定領域内の副斜め方向に隣接する画素
の濃度差の総和を算出し、これらの総和のうち、最も小
となる総和を特定領域内における特徴量として取得する
最小値取得手段と、特定領域内の各画素の濃度のうち最
大値および最小値の差を特徴量として取得する差分値取
得手段とで構成される。

【００１１】あるいは、特定領域内の縦方向に隣接する
画素の濃度差の総和と特定領域内の横方向に隣接する画
素の濃度差の総和とを加算し、特定領域内の主斜め方向
に隣接する画素の濃度差の総和と特定領域内の副斜め方
向に隣接する画素の濃度差の総和とを加算し、加算した
値のうち小となる値を特定領域内における特徴量として
取得する最小値取得手段と、特定領域内の各画素の濃度
のうち最大値および最小値の差を特徴量として取得する
差分値取得手段とで構成されていてもよい。

【００１２】このように、特定領域内の縦横方向に隣接
する画素または斜め方向に隣接する画素の濃度の差に基
づいて特徴量を算出すれば、特定領域内の繁雑度の程度
が認識でき、画素同士の関係が特定領域の種別判別に反
映されるので、より高精度に特定領域の種別判別を行う
ことができる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を添付
図面を参照して詳細に説明する。

【００１４】＜第１実施形態＞図２は、本発明の第１実
施形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図で
ある。本画像処理装置は、ディジタル複写機やスキャナ
装置等に用いられ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）
センサ等から読み取った画像データにおける注目画素お
よび注目画素の周囲に位置する複数の画素で表された所
定の領域（以下、「特定領域」という。この画像処理装
置では、５画素×５画素の領域を特定領域として取り扱
う。）の種別を判別するためのものである。本装置は、
入力された画像データを記憶するための画像信号入力部
１と、特定領域の特徴量を算出する特徴量算出手段とし
ての繁雑度算出部２および比較差分部３と、特徴量に基
づいて特定領域の種別判別を行うための領域判別手段と
しての領域判別部４と、領域の種別に応じて行われるフ
ィルタリング処理のモードを選択するためのモード選択
部５と、選択されたモードに応じてフィルタリング処理
を行うフィルタリング処理部６とで構成される。

【００１５】画像信号入力部１は複数（図２では４ライ
ン）のラインメモリ１１，１２，１３，１４からなり、
ＣＣＤセンサ等により原稿等を走査して得られた８ビッ
トの画像データを、４ライン並列に配されたラインメモ
リ１１〜１４内にシステムクロックに同期した状態で格
納する。そして、繁雑度算出部２、比較差分部３および
フィルタリング処理部６に、特定領域の画素数に対応し
て、常に５ラインの画像データが並列に出力される。

【００１６】図１は、図２に示す繁雑度算出部２の構成
を示すブロック図である。繁雑度算出部２は、特定領域
内の縦横方向の繁雑度を算出する縦横繁雑度算出回路１
５と、特定領域内の斜め方向の繁雑度を算出する斜め繁
雑度算出回路１６と、上記両回路１５，１６で算出され
た値を比較するための比較回路１７とで構成される。こ
の縦横繁雑度抽出回路１５、斜め繁雑度抽出回路１６お
よび比較回路１７が最小値取得手段である。

【００１７】さらに、縦横繁雑度算出回路１５は、差分
絶対値算出回路１８および順次加算回路１９を有し、一
方、斜め繁雑度算出回路１６は、差分絶対値算出回路２
０、順次加算回路２１および正規化回路２２を有してい
る。

【００１８】画像信号入力部１から出力された５ライ
ン、８ビットの画像データは、縦横繁雑度抽出回路１５
および斜め繁雑度抽出回路１６の各差分絶対値算出回路
１８，２０にそれぞれ入力され、特定領域における繁雑
度が算出される。

【００１９】具体的には、縦横繁雑度抽出回路１５の差
分絶対値算出回路１８では、特定領域内の横方向に隣接
する画素における濃度の差分の絶対値Ｔｘを算出する。
特定領域内の横方向に互いに隣接する画素の組み合わせ
としては、図３(a)に示すように、横１列に対して４個
ずつ、計２０個の画素の組み合わせができる（実線およ
び点線の枠が画素の組み合わせを示す。）。

【００２０】また、差分絶対値算出回路１８では、特定
領域内の縦方向に互いに隣接する画素における濃度の差
分の絶対値Ｔｙを算出する。この場合も、図３(b)に示
すように、縦１列に対して４個ずつ、計２０個の画素の
組み合わせができる。そして、順次加算回路１９で、算
出した絶対値Ｔｘ，Ｔｙの総和を横方向および縦方向別
にそれぞれ求める。

【００２１】一方、斜め繁雑度抽出回路１６の差分絶対
値算出回路２０では、斜め方向（以下、「主斜め方向」
という。）に隣接する画素における濃度の差分の絶対値
Ｒｘを算出する。この場合、主斜め方向に隣接する画素
の組み合わせてしては、図４(a)に示すように、１６個
の画素の組み合わせができる。

【００２２】また、差分絶対値算出回路２０では、その
主斜め方向に直交する方向（以下、「副斜め方向」とい
う。）に隣接する画素における濃度の差分の絶対値Ｒｙ
をそれぞれ算出する。この場合も、図４(b)に示すよう
に、１６個の画素の組み合わせができる。そして、順次
加算回路２１で、算出した絶対値Ｒｘ，Ｒｙの総和を主
斜め方向および副斜め方向別にそれぞれ求める。

【００２３】次いで、正規化回路２２により正規化を行
う。ここで、正規化とは、縦横方向における繁雑度と主
副斜め方向における繁雑度とを比較するために、画素の
組み合わせ個数を、見かけ上、一致させる処理である。
例えば、縦横方向の画素の組み合わせの個数は４０個に
対し、主副斜め方向の画素の組み合わせの個数は３２個
であるので、この場合、主副斜め方向の値を４０／３２
（５／４）倍して縦横方向の画素の組み合わせ個数と一
致させる。

【００２４】そして、比較回路１７において、上記算出
した方向別の総和の値を比較し、最も小さい総和の値を
１３ビットの繁雑度として次段の領域判別部４に出力す
る。

【００２５】図５は、図２に示す比較差分部３の構成を
示すブロック図である。この比較差分部３は、差分値取
得手段としての比較回路２３および差分回路２４で構成
される。画像信号入力部１から出力された画像データは
比較回路２３に入力され、１ライン目から５ライン目ま
での画素における濃度のうち、最大値Ｍａおよび最小値
Ｍｉを求める。次いで、差分回路２４において、最大値
Ｍａおよび最小値Ｍｉの差を求め、８ビットの比較差分
値として次段の領域判別部４に出力する。

【００２６】このように、特定領域内の縦方向および横
方向における各画素の濃度差に加え、主斜め方向および
副斜め方向における各画素の濃度差に基づいて、特定領
域内の特徴量が算出されるので、より正確に特定領域内
の繁雑度の程度を認識することができる。そして、この
ような画素同士の関係が後述する特定領域の種別判別に
反映されるので、より高精度に特定領域の種別判別を行
うことができる。

【００２７】図６は、図２に示す領域判別部４の構成を
示す図である。この領域判別部４は、入力側に２１ビッ
トのアドレス端子Ａ０〜Ａ２０を、出力側に８ビットの
データ端子Ｄ０〜Ｄ７を有する高速ＳＲＡＭ２５からな
る。

【００２８】領域判別部４では、繁雑度算出部２から送
られる繁雑度（１３ビット）および比較差分部３から送
られる比較差分値（８ビット）が、アドレス端子Ａ０〜
Ａ２０に入力される。そして、特定領域が文字領域、網
点領域あるいは写真領域等のいずれの領域に属するかと
いう領域の種別判別が行われる。

【００２９】領域の種別としては、詳細には、図７に示
すように、網点１、網点２、網点３、混合（網点と文字
の混合）、文字１、文字２、文字３および写真等が予め
設定されている。そして、上記繁雑度および比較差分値
に基づいて、領域の種別が判別される。そして、領域判
別部４の出力側データ端子のうちの３ビット（Ｄ０〜Ｄ
２）を用いて、次段のモード選択部５へ判別結果が送ら
れる。

【００３０】モード選択部５では、領域判別部４から与
えられた判別結果に基づいて、次段のフィルタリング処
理部６で行われる強調処理、平滑処理等の処理に必要な
係数をフィルタリング処理部６に送る。５画素×５画素
からなる特定領域では、図８に示すような係数マップが
一例として上げられる。係数マップ上の係数Ｋ１〜Ｋ６
の数値は予め設定されており、図９に、例えば、各処理
における係数の具体的数値を示す。つまり、モード選択
部５は、領域判別部４から与えられた判別結果に基づい
た各処理に応じて、係数Ｋ１〜Ｋ６の具体的数値をフィ
ルタリング処理部６に送る。なお、この係数は−１６〜
＋１６まで設定が可能である。

【００３１】図１０は、図２に示すフィルタリング処理
部６の構成を示すブロック図である。フィルタリング処
理部６は、加算回路２６、乗算回路２７、シフタ回路２
８および総加算回路２９から構成される。

【００３２】フィルタリング処理部６では、モード選択
部５から送られた係数Ｋ１〜Ｋ６の値に基づいて、例え
ば、領域判別部４で判別された特定領域が文字領域であ
れば強調処理が行われ、特定領域が網点領域であれば平
滑処理が行われ、特定領域が写真領域であれば特に処理
されない。

【００３３】平滑処理が行われる場合について、図１０
の構成を参照して説明すると、画像信号入力部１から出
力された画像データは、図示しないフリップフロップに
おいて一時ラッチされた後、図９に示す係数の値に基づ
いて演算が行われる。まず、係数別の画像データの総和
Ｋ１″〜Ｋ６″を、５×５画素データマップ（図１１参
照）に基づいて加算回路２６にて算出する。以下、(1)
〜(6)式に係数別の画像データの総和Ｋ１″〜Ｋ６″の
値を示す。Ｋ１″＝(i,j) ……(1) Ｋ２″＝{(i,j-1)+(i-1,j)+(i+1,j)+(i,j+1)} ……(2) Ｋ３″＝{(i-1,j-1)+(i+1,j-1)+(i-1,j+1)+(i+1,j+1)} ……(3) Ｋ４″＝{(i,j-2)+(i-2,j)+(i+2,j)+(i,j+2)} ……(4) Ｋ５″＝{(i-1,j-2)+(i+1,j-2)+(i-2,j-1)+(i+2,j-1) +(i-2,j+1)+(i+2,j+1)+(i-1,j+2)+(i+1,j+2)} ……(5) Ｋ６″＝{(i-2,j-2)+(i+2,j-2)+(i-2,j+2)+(i+2,j+2)} ……(6) 次に、加算回路２６で求められた各総和Ｋ１″〜Ｋ６″
の値と、係数Ｋ１〜Ｋ６の値の積を以下の(7)〜(12)式
に示すように求める。

【００３４】Ｋ１′＝Ｋ１×Ｋ１″ ……(7) Ｋ２′＝Ｋ２×Ｋ２″ ……(8) Ｋ３′＝Ｋ３×Ｋ３″ ……(9) Ｋ４′＝Ｋ４×Ｋ４″ ……(10) Ｋ５′＝Ｋ５×Ｋ５″ ……(11) Ｋ６′＝Ｋ６×Ｋ６″ ……(12) 例えば、図９(d)に示す平滑処理の網点１の場合、係数
Ｋ２の値は４／４８である。このような場合には、各係
数毎の総和の値に乗算回路２７にて４が掛けられ、次い
で、シフタ回路２８にてシフト量（この場合、「４
８」）に応じてシフトさせて除算する。

【００３５】次に、総加算回路２９にて、下記(13)式に
示すように総和Ｆを算出する。

【００３６】Ｆ＝Ｋ１′＋Ｋ２′＋Ｋ３′＋Ｋ４′＋Ｋ５′＋Ｋ６′ ……(13) そして、その総和Ｆをフィルタリング処理結果として出
力し、以降、画像を認識する処理が別途行われる。

【００３７】＜第２実施形態＞次に、本発明の第２実施
形態を説明する。この第２実施形態の特徴は、図１に示
す繁雑度算出部２において、縦方向および横方向におけ
る画素濃度の差分の各総和を加算した値と、主斜め方向
および副斜め方向における画素濃度の差分の各総和を加
算した値とを比較し、小さい方を繁雑度として出力する
最小値取得手段を設けた点にある。

【００３８】すなわち、縦横方向および主副斜め方向に
おいてそれぞれ加算された値を比較しているので、その
差がつきやすく、縦横方向および主副斜め方向における
繁雑度の程度がより認識されやすくなり、精度の高い領
域判別が可能となる。その他の構成については、第１実
施形態と同様である。

【００３９】具体的には、図１の縦横繁雑度抽出回路１
５の差分絶対値算出回路１８において、特定領域内の縦
方向に隣接する画素における濃度の差分の絶対値Ｔｘ
と、特定領域内の横方向に隣接する画素における濃度の
差分の絶対値Ｔｙとをそれぞれ算出する。次に、順次加
算回路１９において、縦方向および横方向別にそれぞれ
総和を求め、さらにその総和を加算する。

【００４０】また、斜め繁雑度抽出回路１６の差分絶対
値算出回路２０においても、特定領域内の主斜め方向に
隣接する画素における濃度の差分の絶対値Ｒｘと、特定
領域内の副斜め方向に隣接する画素における濃度の差分
の絶対値Ｒｙとをそれぞれ算出する。そして、順次加算
回路２１において、主斜め方向、副斜め方向別にそれぞ
れ総和を求め、さらにその総和を加算する。

【００４１】次いで、加算した値を正規化回路２２で正
規化した後、比較回路１７において縦方向および横方向
における加算値と主斜め方向および副斜め方向における
加算値と比較し小さい方の値を求め、１３ビットの繁雑
度として次段の領域判別部４に出力する。

【００４２】なお、本発明は、上記実施形態に限定され
るものではなく、本発明の範囲内で上記実施形態に多く
の修正および変更を加え得ることができる。

【００４３】

【発明の効果】以上のように、この発明によると、特定
領域の種別判別に用いられる特徴量は、特定領域内の縦
方向および横方向における各画素の濃度差に加え、主斜
め方向および副斜め方向における各画素の濃度差に基づ
いて算出され、その特徴量に基づいて特定領域の種別が
判別されるので、種別の判別精度を向上させることがで
き、目的とする部分により最適な画像処理が可能とな
り、高画質化が達成できる。特に、縦横方向だけでな
く、斜め方向の特徴も加味して判別を行っているので、
より一層判別精度の向上を図れる。

【００４４】また、特定領域内の縦横方向に隣接する画
素または斜め方向に隣接する画素の濃度の差に基づいて
特徴量を算出することにより、特定領域内の繁雑度の程
度が認識でき、画素同士の関係が特定領域の種別判別に
反映できる。また、両者の差がつきやすく、縦横方向と
斜め方向のどちらを重視して処理すべきかの決定が容易
になる。したがって、より高精度に特定領域の種別判別
を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態に係る画像処理装置の繁
雑度算出部の構成を示すブロック図

【図２】同じく画像処理装置の構成を示すブロック図

【図３】特定領域の画素を示し、(a) は横方向に隣接す
る場合、(b) は縦方向に隣接する場合を示す図

【図４】特定領域の画素を示し、(a) は主斜め方向に隣
接する場合、(b) は副斜め方向に隣接する場合を示す図

【図５】比較差分部の構成を示すブロック図

【図６】領域判別部の構成を示す図

【図７】特定領域の種別を判別するための図

【図８】特定領域の画素の係数を示す図

【図９】平滑処理における係数を示す図

【図１０】フィルタリング処理部の構成を示すブロック
図

【図１１】特定領域の画素の座標を示す図

【符号の説明】

１画像信号入力部２繁雑度算出部３比較差分部４領域判別部５モード選択部６フィルタリング処理部１７，２４比較回路

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像情報を読み取り、複数の画素からな
る特定領域の種別を判別し、その判別結果により種別に
応じて画像を処理するフィルタリング処理を行う画像処
理装置において、特定領域内の縦方向および横方向並び
に主斜め方向および該主斜め方向に直交する副斜め方向
における各画素の濃度差に基づいて特定領域内の特徴量
を算出する特徴量算出手段と、該特徴量に基づいて特定
領域の種別を判別する領域判別手段とを備えることを特
徴とする画像処理装置。
【請求項２】特徴量算出手段は、特定領域内の縦方向
に隣接する画素の濃度差の総和を算出し、特定領域内の
横方向に隣接する画素の濃度差の総和を算出し、特定領
域内の主斜め方向に隣接する画素の濃度差の総和を算出
し、特定領域内の副斜め方向に隣接する画素の濃度差の
総和を算出し、これらの総和のうち、最も小となる総和
を特定領域内における特徴量として取得する最小値取得
手段と、特定領域内の各画素の濃度のうち最大値および
最小値の差を特徴量として取得する差分値取得手段とで
構成され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】特徴量算出手段は、特定領域内の縦方向
に隣接する画素の濃度差の総和と特定領域内の横方向に
隣接する画素の濃度差の総和とを加算し、特定領域内の
主斜め方向に隣接する画素の濃度差の総和と特定領域内
の副斜め方向に隣接する画素の濃度差の総和とを加算
し、加算した値のうち小となる値を特定領域内における
特徴量として取得する最小値取得手段と、特定領域内の
各画素の濃度のうち最大値および最小値の差を特徴量と
して取得する差分値取得手段とで構成されることを特徴
とする請求項１記載の画像処理装置。