JPH10336441A - 画像領域属性判別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ブロック毎にしきい値を変動させることによ
り、網点ハイライト部、写真領域および複数スクリーン
の混在する網点領域の判別精度を向上できる、画像領域
属性判別方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 多階調画像を隣接する複数の画素からな
る画素ブロック内の隣接画素データの差を用いて画像属
性を判別すると共に、画素ブロック内の画素データの最
大値と最小値または最大差を求める第１のステップと、
第１のステップによる最大値と最小値または最大差に応
じて画素ブロック毎にしきい値を求める第２のステップ
と、第２のステップによるしきい値と画素ブロック内の
隣接画素データとを比較する第３のステップに基づい
て、文字／網点／写真等の画像属性の判別を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、多階調画像の領域
属性を判別する画像領域属性判別方法に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】地図、図面、文書、印刷・印画紙写真等
の原稿を、スキャナ等で読み取った多階調画像を、プリ
ンタやディスプレイ等に出力する場合、エッジの精鋭度
やモアレの低減等を目的とした適応処理が行われてい
る。この適応処理は、文字／網点／写真等の画像の属性
に応じた処理であるため、より高精度な属性判別方法が
要求され、さまざまな方法が盛んに研究されている。そ
して、多階調画像において、注目画素に隣接する複数の
画素データからウィンドウを設け、ある固定しきい値と
ウィンドウ内の隣接画素データの差とを比較することに
よって、画像領域属性判別を行う方法が開示されてい
る。

【０００３】以下、従来の画像領域属性判別方法につい
て図６から図７を参照しながら説明する。図６は従来の
画像属性判別方法の説明図、図７は従来の画像属性判別
方法のフローチャートである。まず、多階調の画像デー
タを入力し（ステップＳ２１）、その画像データ１１の
注目画素を中心とするｎ画素×ｎ画素（例えばｎ＝５）
のウィンドウを開く（ステップＳ２２）ことにより、画
素単位で処理を行う。まず、最初の注目画素のウィンド
ウ内の画素データ１１を読み出す（ステップＳ２３）。

【０００４】ここで、ウィンドウ内の主走査方向に隣接
する画素データとの差の絶対値と、副走査方向に隣接す
る画素データとの差の絶対値との和１２を求め（ステッ
プＳ２４）、その和とある固定のしきい値１３とを比較
し（ステップＳ２５）、ステップＳ２４により求めた和
が、ある固定のしきい値以上の場合、２値ブロックパタ
ーン１４に対し、“１”を入れ（ステップＳ２６ａ）、
和が、ある固定しきい値未満の場合、２値ブロックパタ
ーン１４に対し、“０”を入れ（ステップＳ２６ｂ）、
全ての隣接画素の差の比較処理が終了するまで（ステッ
プＳ２７）、ステップＳ２５〜ステップＳ２７を繰り返
し、４画素×４画素の２値ブロックパターン１４を作成
する。

【０００５】ここで、２値ブロックパターン１４と、予
め準備された写真判定用パターンおよび複数の実在する
文字判定用パターンである代表パターン１５との、パタ
ーンマッチングを行う（ステップＳ２８、ステップＳ２
９）。ここで、２値ブロックパターン１４が写真判定用
の代表パターンと一致すれば、注目画素は写真であると
判断し（ステップＳ３０）、また文字判定用の代表パタ
ーンと一致すれば、注目画素は文字であると判断する
（ステップＳ３１）。２値ブロックパターン１４が、ど
の代表パターンとも一致しなければ、注目画素は網点で
あると判断する（ステップＳ３２）。

【０００６】以上で最初の注目画素の属性判別処理が終
了し、この注目画素の終了判定（ステップＳ３３）がさ
れ、次の注目画素のウィンドウを開き（ステップＳ２
２）、ステップＳ２２〜ステップＳ３３が繰り返され
る。全ての画素の属性判別が終了ならば（ステップＳ３
３）、画像属性データとして出力され（ステップＳ３
４）、画像属性判別処理が終了する。以上の様にして、
予め準備された写真判定用パターンおよび複数の実在す
る文字判定用パターンである代表パターンとのパターン
マッチングを行うことで、画像属性判別を行う。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
画像属性判別方法では、しきい値の値を決定する場合、
値が小さすぎると、写真領域を、文字領域または網点領
域とする誤判定が多くなり、値が大きすぎると、複数ス
クリーンの混在する網点領域を文字領域と誤判定し、ま
た網点ハイライト部を写真領域と誤判定してしまうとい
う問題点があった。

【０００８】そこで本発明は、網点ハイライト部、写真
領域および複数スクリーンの混在する網点領域の判別精
度を向上できる画像領域属性判別方法を提供することを
目的とする。

【０００９】

【発明を解決するための手段】本発明は、多階調画像を
隣接する複数の画素からなる画素ブロックに分割し、画
素ブロック内の隣接画素データの差を用いて、画像属性
を判別する画像領域属性判別方法であって、画素ブロッ
ク内の画素データの最大値と最小値または最大差を求め
る第１のステップと、第１のステップによる最大値と最
小値または最大差に応じて画素ブロック毎にしきい値を
求める第２のステップと、第２のステップによるしきい
値と画素ブロック内の隣接画素データとを比較する第３
のステップとを有する。上記構成により、網点ハイライ
ト部、写真領域および複数スクリーンの混在する網点領
域の判別精度を向上できる画像領域属性判別方法を実現
できる。

【００１０】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１の発明は、多階
調画像を隣接する複数の画素からなる画素ブロックに分
割し、画素ブロック内の隣接画素データの差を用いて、
画像属性を判別する画像領域属性判別方法であって、画
素ブロック内の画素データの最大値と最小値または最大
差を求める第１のステップと、第１のステップによる最
大値と最小値または最大差に応じて画素ブロック毎にし
きい値を求める第２のステップと、第２のステップによ
るしきい値と画素ブロック内の隣接画素データとを比較
する第３のステップとを有する。この構成により、ブロ
ック毎にしきい値を変動させ、網点領域の判別精度を向
上できる。

【００１１】以下、本発明の実施の形態について、図面
を参照しながら説明する。図１は本発明の一実施の形態
における画像属性判別方法の１次判定の説明図、図２は
本発明の一実施の形態における画像属性判別方法の２値
ブロックデータ作成の説明図、図３は本発明の一実施の
形態における画像属性判別方法の２次判定時の網点／写
真領域判定を示す説明図、図４は本発明の一実施の形態
における画像属性判別方法の２次判定時の文字／網点領
域判定を示す説明図、図５は本発明の一実施の形態にお
ける画像属性判別方法のフローチャートである。

【００１２】まず、図５に示すように、多階調の画像デ
ータを入力し（ステップＳ１）、その画像データをｍ画
素×ｍ画素（例えばｍ＝５）のブロックに分割し（ステ
ップＳ２）、ブロック単位で処理を行う。まず、最初の
ブロックの画素データ１を読み出す（ステップＳ３）。
ここで、ブロック内の画素データ１の最大値２および最
小値３を求め（ステップＳ４）、その最大値２および最
小値３よりブロック内の画素データ１の最大差４を求め
る（ステップＳ５）。

【００１３】ここで最大差４に応じて、図１に示すよう
に、１次判定を行う。即ち、最大差４がＴＨ１（例とし
て１８０）より大きい場合（ステップＳ１０）、１次判
定により注目ブロックは、文字領域あるいは網点領域で
あると判定する。最大差４がＴＨ１以下（ステップＳ１
０）、かつＴＨ２（例として１６）より大きい場合（ス
テップＳ１２）、１次判定により注目ブロックは、網点
領域あるいは写真領域であると判定する。最大差４がＴ
Ｈ２以下の場合、このブロックに関しては、ノイズの影
響によってブロック内に差が生じたもので、実際には、
べた領域であったと判断し、注目ブロックは写真領域で
あると判定する（ステップＳ１６）。

【００１４】次に、図２に示すように、２次判定を行う
ため、２値ブロックデータの作成を行う。ブロックの画
素データ１に対し、最大値２と最小値３に応じて、ある
いは最大差４に応じてブロック毎にしきい値５を例とし
て、しきい値＝最小値×ａ＋最大値×（１−ａ）（ただ
しａは、０≦ａ≦１）より求め（ステップＳ６）、この
しきい値５とブロック内の１方向のみの隣接画素データ
との差６とを比較する（ステップＳ７）。

【００１５】ブロック内において、図２に示すように、
隣接画素データとの差６がしきい値５以上となる画素に
対し、２値ブロックデータ７に“１”を（ステップＳ８
ａ）入れ、隣接画素データとの差６がしきい値５未満の
画素に対し、２値ブロックデータ７に“０”を（ステッ
プＳ８ｂ）入れることにより、２値ブロックデータ７を
作成する。そして、ブロック内の全ての隣接画素データ
との差をしきい値と比較したかどうかの終了判定を行い
（ステップＳ９）、終了してなければ、ステップＳ７か
らステップＳ９までを繰り返す。全ての隣接画素を比較
し終われば、後述する２次判定を行う。

【００１６】最後に、１次判定の結果により、２値ブロ
ックデータ７を用いて、図３または図４に示すような２
次判定を行う。まず、１次判定の結果、網点／写真領域
と判定された場合について、網点領域と写真領域との判
別方法について、図３を用いて説明する。２値ブロック
データ７の要素が全て“０”のとき（ステップＳ１３）
写真領域であると判断し（ステップＳ１８）、２値ブロ
ックデータ７の要素に一つでも“１”が存在すれば（ス
テップＳ１３）網点領域であると判断する（ステップＳ
１７）。

【００１７】次に、１次判定の結果、文字／網点領域と
判定された場合について、文字領域と網点領域との判別
方法について、図４を用いて説明する。まず、２値ブロ
ックデータ７に対し、このブロックの周囲を値“０”で
取り囲むようにした広域２値ブロックデータ８を作成す
る。ここで、２値ブロックデータ７内の“１”の数を
ｘ、また広域２値ブロックデータ８内の水平方向及び垂
直方向において値が“０”から“１”へまたは“１”か
ら“０”へ変化する回数をｙ、更に２値ブロックデータ
７内において、図４に示す２つの特定パターン９の存在
する数をｚ、とし、２値ブロックデータ７において、要
素“１”が縦・横・斜めに隣接して存在する部分を１つ
の塊と定義し、塊数＝ｙ／２−ｘ−ｚより塊数を求め
る。この塊数の数より判定を行い（ステップＳ１１）、
塊数がある数（例として３）より少ない場合、文字領域
であると判断し（ステップＳ１５）、塊数がある数（例
として３）以上の場合、網点領域であると判断する（ス
テップＳ１４）。

【００１８】以上で最初のブロックの属性判別処理が終
了し、このブロックの終了判定（ステップＳ１９）がさ
れ、次のブロックの画像データを読み出し（ステップＳ
３）、ステップＳ３〜ステップＳ１９が繰り返される。
全てのブロックの属性判別が終了ならば（ステップＳ１
９）、画像属性データとして出力され（ステップＳ２
０）、画像属性判別処理が終了する。

【００１９】なお、しきい値は、最大値と最小値に依存
するしきい値、または最大差に依存するしきい値（最大
差×ａなど）であり、上述の式に限定されるものではな
い。

【００２０】

【発明の効果】本発明によれば、ブロック毎にしきい値
を変動させることができ、網点ハイライト部、写真領域
および複数スクリーンの混在する網点領域の判別精度を
向上できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態における画像属性判別方
法の１次判定の説明図

【図２】本発明の一実施の形態における画像属性判別方
法の２値ブロックデータ作成の説明図

【図３】本発明の一実施の形態における画像属性判別方
法の２次判定時の網点／写真領域判定を示す説明図

【図４】本発明の一実施の形態における画像属性判別方
法の２次判定時の文字／網点領域判定を示す説明図

【図５】本発明の一実施の形態における画像属性判別方
法のフローチャート

【図６】従来の画像属性判別方法の説明図

【図７】従来の画像属性判別方法のフローチャート

【符号の説明】

１ 画素データ

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】多階調画像を隣接する複数の画素からなる
   画素ブロックに分割し、前記画素ブロック内の隣接画素
   データの差を用いて、画像属性を判別する画像領域属性
   判別方法であって、前記画素ブロック内の画素データの
   最大値と最小値または最大差を求める第１のステップ
   と、前記第１のステップによる最大値と最小値または最
   大差に応じて前記画素ブロック毎にしきい値を求める第
   ２のステップと、前記第２のステップによるしきい値と
   前記画素ブロック内の隣接画素データとを比較する第３
   のステップとを有することを特徴とする画像領域属性判
   別方法。