JPH1155508A - 画像属性判別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 注目ブロックの周囲のブロックの判定属性を
用いて再判定を行うことにより、処理ブロックのサイズ
を大きくすることなく判別精度を向上させることができ
る画像属性判別方法を提供することを目的とする。 【解決手段】 画像データを隣接する複数の画素から成
るブロックに分割し、分割したブロック単位毎に画像の
属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロッ
クと注目ブロックの周囲のブロックとに対して各属性の
ブロックの個数を求める属性数算出ステップ３２と、求
めた各属性のブロックの個数に従って注目ブロックが孤
立ブロックか否かを判定する孤立判定ステップ３３と、
注目ブロックが孤立ブロックであると判定したときには
求めた各属性のブロックの個数に基づいて注目ブロック
の属性の修正を行う修正ステップ３５とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像データから文
字、網点、写真等の複数の画像属性を判別する画像属性
判別方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】地図や図面、文書、印刷・印画紙写真等
の原稿をスキャナ等で読み取り、プリンタやＰＣ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
り高精度な画像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。

【０００３】図１１（ａ）、（ｂ）は従来の画像属性判
別方法における一次判定の説明図であり、図１２は従来
の画像属性判別方法における二次判定時の網点、写真判
定の説明図、図１３（ａ）、（ｂ）は従来の画像属性判
別方法における二次判定時の文字、網点判定の説明図、
図１３（ｃ）は斜めパターンを示すパターン図、図１４
〜図１６は従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャートである。

【０００４】図１１〜図１３において、１はブロック画
素データ、２は最大値、３は最小値、４は最大差、５は
しきい値、Ａ、Ｂは領域、６ａ、６ａ’は第１の方向の
隣接差、６ｂ、６ｂ’は第２の方向の隣接差、８、９は
差、１１は２値ブロックデータ、１６は斜めパターンで
ある。

【０００５】図１４において、まず、画像データを入力
し（Ｓ１）、その画像データをｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝８、ｎ＝８）のブロックに分割し（Ｓ２）、ブロッ
ク単位で処理を行う。次に、最初のブロック画素データ
１（図１１（ａ）参照）の最大値２および最小値３を求
め（Ｓ４）、その最大値２および最小値３からブロック
画素データ１の最大差４＝最大値２−最小値３を求める
（Ｓ５）。

【０００６】ここで、最大差４に応じて、図１１（ｂ）
に示すように、一次判定を行う。最大差４と或るしきい
値５（例えば１８０）とを比較し、最大差４がしきい値
５以下の場合（Ｓ６）、一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し、図１１
（ｂ）に示すように領域Ａとする。最大差４がしきい値
５より大きい場合（Ｓ６）、一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し、領域Ｂ
とする。

【０００７】次に、図１１（ｂ）に示す一次判定により
注目ブロックが領域Ａであると判定された場合について
図１６を用いて説明する。ブロック内の第１の方向に最
初に隣接する画素データとの差６ａを求め（Ｓ７、図１
２参照）、最初の第１の方向の画素データの差６ａとし
きい値７（例えば６４）とを比較し、差６ａがしきい値
７以下であれば（Ｓ８）、次に第１の方向に隣接する画
素データとの差６ａ’を求め（Ｓ９、Ｓ７）、同様にし
きい値７と比較する（Ｓ８）。次に隣接する画素データ
との差６ａ’がしきい値７より大きければ（Ｓ８）、注
目ブロックは網点領域であると判定する（Ｓ１０）。

【０００８】ステップ７〜９を繰り返し、全ての第１の
方向の画素データの差がしきい値７以下であれば、次
に、第２の方向に隣接する画素データとの差６ｂを求め
る（Ｓ１１）。同様に最初の第２の方向の画素データと
の差６ｂとしきい値７とを比較し、差６ｂがしきい値以
下であれば（Ｓ１２）、次に第２の方向に隣接する画素
データとの差６ｂ’を求め（Ｓ１３、Ｓ１１）、同様に
しきい値７と比較する（Ｓ１２）。次に隣接する画素デ
ータとの差６ｂ’がしきい値７より大きければ（Ｓ１
２）、注目ブロックは網点領域であると判定する（Ｓ１
０）。ステップ１１〜１３を繰り返し、全ての第２の方
向の画素データとの差がしきい値以下であれば、この領
域は写真領域であると判定する（Ｓ１４）。

【０００９】次に、図１１（ｂ）に示す一次判定により
注目ブロックが領域Ｂであると判定された場合について
図１４を用いて説明する。２値ブロックデータ１１（図
１３（ｂ）参照）作成のため、ブロック画素データ１に
対し、副走査方向（図１３で上下方向）の前後１画素ず
つ大きくしたブロックを用意し、２値ブロックデータ１
１内の全ての画素に対して予め「０」を入れる（Ｓ１
５）。主走査方向（図１３で左右方向）に隣接する３個
の画像データに対して、まず最初に隣接する２個の画素
データの差８を求め、次に残りの隣接する画素データの
差９を求め（Ｓ１６、図１３（ａ）参照）、最初の画素
データの差８としきい値１０（例えば３２）および残り
の画素データの差９としきい値１０とを比較し、画素デ
ータの差８がしきい値１０より大きく（Ｓ１７）、かつ
画素データの差９がしきい値１０以下である場合（Ｓ１
８）、この隣接する３個の画素データの中心の画素はエ
ッジ部であると判定し（Ｓ１９）、２値ブロックデータ
１１において同一位置に「１」を入れる（Ｓ２０）。同
様にブロック１内の全ての隣接する画素データに対して
エッジ判定を行い（Ｓ２１）、２値ブロックデータ１１
を作成する。

【００１０】次に、２値ブロックデータ１１から値
「１」が連続して存在する部分をここでは１つの塊であ
ると定義し、この塊数により判定を行う。２値ブロック
データ１１内の値「１」はほぼ画素データにおけるエッ
ジに相当する部分であり、文字領域はエッジの連続性よ
り塊数が少なくなり、また網点領域はエッジに連続性が
なく塊数が多くなる。ここで、塊数を求める方法につい
て図１５を用いて説明する。２値ブロックデータ１１内
で値「１」の画素はエッジ画素であり、また値「０」の
画素は非エッジ画素である。２値ブロックデータ１１内
で、エッジ画素の数（エッジ画素数）１３を求める（Ｓ
２２）。また、２値ブロックデータ１１内で主走査方向
および副走査方向において、非エッジ画素からエッジ画
素へ又はエッジ画素から非エッジ画素へ変化する回数
（変化数）１２を求める（Ｓ２３）。さらに、図１３
（ｃ）に示す斜めパターン１６の存在する個数（斜めパ
ターン数）１４を求める（Ｓ２４）。ここで、（数１）
により、変化数１２とエッジ画素数１３と斜めパターン
数１４とから塊数１５を求める（Ｓ２５）。

【００１１】

【数１】

【００１２】塊数１５がしきい値１７（例えば２）以下
である場合（Ｓ２６）、この領域を文字領域であると判
定し（Ｓ２７）、また塊数１５がしきい値１７より大き
い場合（Ｓ２６）、この領域を網点領域であると判定す
る（Ｓ２８）。

【００１３】以上で最初の注目ブロックの画像属性判別
処理が終了し、この注目ブロックの終了判定がされ（Ｓ
２９）、次の注目ブロックの画素データ１が読み出され
（Ｓ３）、ステップ３〜２９が繰り返される。全てのブ
ロックの画像属性判別処理が終了したら（Ｓ２９）、画
像属性データとして出力され、図１４〜図１６の画像属
性判別処理が終了する。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の画像属性判別方法では、ブロック単位での画像属性
判別は実現されているが、処理ブロックのサイズを過大
にすると処理に大きな荷重がかかり、また過小にすると
特徴量が減って正確な判定ができなくなるという問題点
を有していた。視覚的に文字や網点、写真といった属性
を区別できるのは或る程度大きな領域から判定している
からである。

【００１５】この画像属性判別方法では、処理ブロック
のサイズを大きくすることなく判別精度が向上すること
が要求されている。

【００１６】本発明は、注目ブロックの周囲のブロック
の判定属性を用いて再判定を行うことにより、処理ブロ
ックのサイズを大きくすることなく判別精度を向上させ
ることができる画像属性判別方法を提供することを目的
とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明の画像属性判別方法は、画像データを隣接する
複数の画素から成るブロックに分割し、分割したブロッ
ク単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方法であ
って、注目ブロックと注目ブロックの周囲のブロックと
に対して各属性のブロックの個数を求める属性数算出ス
テップと、求めた各属性のブロックの個数に従って注目
ブロックが孤立ブロックか否かを判定する孤立判定ステ
ップと、注目ブロックが孤立ブロックであると判定した
ときには求めた各属性のブロックの個数に基づいて注目
ブロックの属性の修正を行う修正ステップとを有する構
成を備えている。

【００１８】これにより、注目ブロックの周囲のブロッ
クの判定属性を用いて再判定を行うことにより、処理ブ
ロックのサイズを大きくすることなく判別精度を向上さ
せることができる画像属性判別方法が得られる。

【００１９】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、画像データを隣接する複数の画素から成るブロック
に分割し、分割したブロック単位毎に画像の属性を判別
する画像属性判別方法であって、注目ブロックと注目ブ
ロックの周囲のブロックとに対して各属性のブロックの
個数を求める属性数算出ステップと、求めた各属性のブ
ロックの個数に従って注目ブロックが孤立ブロックか否
かを判定する孤立判定ステップと、注目ブロックが孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロックの属性の修正を行う
修正ステップとを有することとしたものであり、注目ブ
ロックの周囲のブロックの各属性を用いて再判定が行わ
れるという作用を有する。

【００２０】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
の発明において、属性数算出ステップにおいて、周囲の
ブロックは注目ブロックと隣接しないブロックであるこ
ととしたものであり、注目ブロックと隣接しないブロッ
クの各属性を用いて再判定が行われるという作用を有す
る。

【００２１】請求項３に記載の発明は、請求項１に記載
の発明において、属性数算出ステップにおいて、周囲の
ブロックは注目ブロックと隣接するブロックを含むこと
としたものであり、注目ブロックと隣接するブロックを
含むブロックの各属性を用いて再判定が行われるという
作用を有する。

【００２２】請求項４に記載の発明は、画像データを隣
接する複数の画素から成るブロックに分割し、分割した
ブロック単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方
法であって、注目ブロックの周囲ブロックの構成パター
ンと予め設定した複数の所定パターンとのパターンマッ
チングを行って一致する所定パターンの有無を判定する
判定ステップと、一致する所定パターンが有ると判定し
たときには注目ブロックの属性を一致と判定した所定パ
ターンの属性に修正する修正ステップとを有することと
したものであり、予め設定した複数の所定パターンとの
パターンマッチングにより注目ブロックの属性の再判定
が行われるという作用を有する。

【００２３】請求項５に記載の発明は、画像データを隣
接する複数の画素から成るブロックに分割し、分割した
ブロック単位毎に画像の属性を判別する画像属性判別方
法であって、注目ブロックの属性と注目ブロックに隣接
する周囲ブロックの属性とから同一属性が所定数だけ連
続しているか否かを判定する第１の判定ステップと、注
目ブロックを挟む複数対のブロックのいずれかの対が注
目ブロックと同一属性であるか否かを判定する第２の判
定ステップと、第１の判定ステップにおいて同一属性が
所定数だけ連続していると判定し、かつ第２の判定ステ
ップにおいて注目ブロックを挟む複数対のブロックのい
ずれかの対が注目ブロックと同一属性であると判定した
ときには、注目ブロックの属性を注目ブロックを挟む複
数対のブロックのうち同一属性であると判定された一対
のブロックの属性に修正する修正ステップとを有するこ
ととしたものであり、注目ブロックを挟む複数のブロッ
クのうち同一属性であると判定されたブロックが有るか
否かにより属性の再判定が行われるという作用を有す
る。

【００２４】請求項６に記載の発明は、請求項１乃至５
のいずれか１に記載の発明において、修正ステップにお
いて、主走査方向のブロック数を副走査方向のブロック
数よりも多くすることとしたものであり、ブロック数の
増加に関わらず荷重が増加しないという作用を有する。

【００２５】以下、本発明の実施の形態について、図１
〜図１０を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は本発明の実施の形態１による画
像属性判別方法の説明図であり、図２は本発明の実施の
形態１による画像属性判別方法を示すフローチャートで
ある。図１において、１８は注目ブロック、１９は周囲
ブロックである。

【００２６】本実施の形態においては、まず従来の方法
によりブロック毎の属性判別を行った後、求めた属性判
別結果をさらに精度よくするため、周囲ブロックの属性
判別結果より修正を行う。

【００２７】次に、注目ブロックの周囲のブロックの属
性判定に基づいて、注目ブロックの属性を再判定する方
法について図２を用いて説明する。

【００２８】まず、最初の注目ブロック１８（図１参
照）の属性と注目ブロック１８に隣接する周囲のブロッ
ク（周囲ブロック）１９の属性とを読み出し（Ｓ３
１）、読み出した全ブロック（図１では８個）の各属性
のブロックの個数をカウントする（Ｓ３２、属性数算出
ステップ）。ステップ３２でカウントした注目ブロック
１８と同一属性のブロックの個数が“１”である場合、
すなわち注目ブロック１８が孤立ブロックである場合
（Ｓ３３、孤立判定ステップ）、ステップ３２でカウン
トした各属性のブロックの個数の中で最大値の個数を求
め（Ｓ３４）、ブロックの個数が最大値であった属性に
より注目ブロック１８の属性の修正を行う（Ｓ３５、修
正ステップ）。ステップ３２でカウントした注目ブロッ
ク１８と同一属性のブロックの個数が“２”以上の場
合、すなわち注目ブロック１８が孤立ブロックでない場
合（Ｓ３３、孤立判定ステップ）、注目ブロック１８の
属性の修正は行わない（Ｓ３６）。

【００２９】以上で最初の注目ブロック１８の属性再判
定が終了し、この注目ブロック１８の再判定の終了判定
がなされ（Ｓ３７）、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され（Ｓ３１）、ステップ３１〜３
６が繰り返される。全てのブロックの属性再判定が終了
したら（Ｓ３７）、画像属性データとして出力され（Ｓ
３８）、再判定処理が終了する。再判定を行う場合にお
いては情報量が多いほどより正確な判定が可能となる
が、副走査方向の情報量を増やすとラインメモリが像か
して回路規模が大きくなる危険性がある。そこで、主走
査方向の情報量を副走査方向より増やすことにより、回
路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる再判定を
実現することができる。

【００３０】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図１
０に示す。図１０は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図１０においては、主走査方向
は９ブロック、副走査方向は５ブロックである。

【００３１】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック１８と注目ブロック１８に隣接する周囲ブロッ
ク１９とに対して各属性のブロックの個数を求める属性
数算出ステップ３２と、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロック１８が孤立ブロックか否かを判定
する孤立判定ステップ３３と、注目ブロック１８が孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロック１８の属性の修正を
行う修正ステップ３５とを有するようにしたことによ
り、注目ブロック１８の周囲ブロック１９の各属性を用
いて再判定を行うことができるので、孤立した注目ブロ
ックを除去することができ、処理ブロックのサイズを大
きくすることなく判別精度を向上させることができる。

【００３２】（実施の形態２）図３は本発明の実施の形
態２による画像属性判別方法の説明図である。図３にお
いて、２０は注目ブロック、２１は周囲ブロックであ
る。

【００３３】本実施の形態においては、１回目の判定は
図１４〜図１６のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。また、本実施の形態による画
像属性判別の方法は図２のフローチャートに示す方法す
なわち実施の形態１における方法と略同様であり、その
説明も省略する。本実施の形態が実施の形態１と異なる
所は、図１と図３との比較から分かるように、本実施の
形態における周囲ブロック２１は注目ブロック２０と隣
接しない１６個のブロックである点である。これに対し
実施の形態１では、周囲ブロック１９は注目ブロック１
８と隣接する８個のブロックである。

【００３４】再判定を行う場合においては情報量が多い
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。

【００３５】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図１
０に示す。図１０は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図１０においては、主走査方向
は９ブロック、副走査方向は５ブロックである。

【００３６】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック２０と注目ブロック２０と隣接しない周囲ブロ
ック２１に対して各属性のブロックの個数を求める属性
数算出ステップ３２と、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロック２０が孤立ブロックか否かを判定
する孤立判定ステップ３３と、注目ブロック２０が孤立
ブロックであると判定したときには求めた各属性のブロ
ックの個数に基づいて注目ブロック２０の属性の修正を
行う修正ステップ３５とを有するようにしたことによ
り、注目ブロック２０の周囲ブロック２１の各属性を用
いて再判定を行うことができるので、孤立した注目ブロ
ックを除去することができ、処理ブロックのサイズを大
きくすることなく判別精度を向上させることができる。

【００３７】（実施の形態３）図４は本発明の実施の形
態３による画像属性判別方法の説明図であり、図５は本
発明の実施の形態３による画像属性判別方法を示すフロ
ーチャート、図６（ａ）はパターンマッチング用文字パ
ターンを示すパターン図、図６（ｂ）はパターンマッチ
ング用網点パターンを示すパターン図、図６（ｃ）はパ
ターンマッチング用写真パターンを示すパターン図であ
る。図４において、２２は注目ブロック、２３は周囲ブ
ロック、２８、２９、３０は隣接ブロックである。また
図６において、２５は文字パターン、２６は網点パター
ン、２７は写真パターンである。

【００３８】本実施の形態においては、１回目の判定は
図１４〜図１６のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。

【００３９】次に、ブロック単位での属性判定後の注目
ブロックとその周囲のブロックの属性判定に基づいて、
注目ブロックの属性を再判定する方法について図４〜図
６を用いて説明する。

【００４０】図５において、まず、最初の注目ブロック
２２（図４参照）の属性と注目ブロック２２の周囲のブ
ロック（周囲ブロック）２３の属性とを読み出し（Ｓ４
１）、読み出した周囲ブロック（図４では１２個）２３
の各属性の構成パターンと図６（ａ）〜（ｃ）に示すパ
ターンとのパターンマッチングを行う。周囲ブロック２
３が図６（ａ）に示す文字パターン２５と一致する場合
（Ｓ４２、判定ステップ）、注目ブロック２２の属性判
定値を文字判定値に修正し（Ｓ４３、修正ステップ）、
周囲ブロック２３が図６（ｂ）に示す網点パターン２６
と一致する場合（Ｓ４４、判定ステップ）、注目ブロッ
ク２２の属性判定値を網点判定値に修正し（Ｓ４５、修
正ステップ）、周囲ブロック２３が図６（ｃ）に示す写
真パターン２７と一致する場合（Ｓ４６、判定ステッ
プ）、注目ブロック２２の属性判定値を写真判定値に修
正し（Ｓ４７、修正ステップ）、周囲ブロック２３が図
６（ａ）〜（ｃ）に示すパターン２５、２６、２７のい
ずれにも一致しない場合（Ｓ４６）、注目ブロック２２
の属性判定値は修正しない（Ｓ４８）。

【００４１】また、このとき、複数のブロックをも同時
に修正することも可能である。ここでは、注目ブロック
２２がパターンマッチングによりいずれかのパターンに
一致した場合、隣接ブロック２８〜３０をも注目ブロッ
ク２２と同じ属性判定値に修正する。

【００４２】以上で最初の注目ブロック２２の属性再判
定が終了し、この注目ブロック２２の再判定の終了判定
がなされ（Ｓ４９）、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され（Ｓ４１）、ステップ４１〜４
９が繰り返される。全てのブロックの属性再判定が終了
したら（Ｓ４９）、画像属性データとして出力され（Ｓ
５０）、再判定処理が終了する。

【００４３】再判定を行う場合においては情報量が多い
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。

【００４４】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図１
０に示す。図１０は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図１０においては、主走査方向
は９ブロック、副走査方向は５ブロックである。

【００４５】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック２２の周囲ブロック２３の構成パターンと予め
設定した複数の所定パターン２５、２６、２７とのパタ
ーンマッチングを行って一致する所定パターンの有無を
判定する判定ステップ４２、４４、４６と、一致する所
定パターンが有ると判定したときには注目ブロック２２
の属性を一致と判定した所定パターンの属性に修正する
修正ステップ４３、４５、４７とを有するようにしたこ
とにより、予め設定した複数の所定パターン２５、２
６、２７とのパターンマッチングにより注目ブロック２
２の属性の再判定を行うことができるので、処理ブロッ
クのサイズを大きくすることなく判別の精度を向上させ
ることができる。

【００４６】（実施の形態４）図７（ａ）、（ｂ）、
（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）は本発明の実施の形態４による
画像属性判別方法の説明図であり、図８、図９は本発明
の実施の形態４による画像属性判別方法を示すフローチ
ャートである。図７（ａ）において、３１は注目ブロッ
ク、３２は周囲ブロックである。

【００４７】本実施の形態においては、１回目の判定は
図１４〜図１６のフローチャートに示す方法と同じであ
り、その説明は省略する。

【００４８】図８において、まず、最初の注目ブロック
３１（図７（ａ）参照）の属性と注目ブロック３１の周
囲のブロック（周囲ブロック）３２の属性とを読み出す
（Ｓ５１）。このとき文字ブロックと判定された場合に
は属性判定値「０」、網点ブロックと判定された場合に
は属性判定値「１」、写真ブロックと判定された場合に
は属性判定値「３」としておく（図７（ｂ）参照）。こ
こで、周囲ブロック３２において、注目ブロック３１を
挟む或る２個のブロック（一対のブロック）としてまず
ブロック３３ａとブロック３３ｂとの属性判定値の和３
７（０＋０＝０）を求め、同様に、注目ブロック３１を
挟むブロック３４ａとブロック３４ｂとの属性判定値の
和３８（１＋３＝４）を求め、次に注目ブロック３１を
斜めに挟むブロック３５ａとブロック３５ｂとの属性判
定値の和３９（１＋０＝１）を求め、次に注目ブロック
３１を斜めに挟むブロック３６ａとブロック３６ｂとの
属性判定値の和４０（３＋０＝３）を求める（Ｓ５２、
図７（ｃ）参照）。次に、注目ブロック３１び属性判定
値の２倍の値４１（１×２＝２）を求める（Ｓ５２）。
次に、ステップ５２で求めた属性判定値の和３７と注目
ブロック３１の属性判定値の２倍の値４１とを比較し
（Ｓ５３）、一致しなければ、属性判定値の和３８と値
４１とを比較する（Ｓ５４）。これを繰り返し、全ての
属性判定値の和３７〜４０と値４１とを比較し（Ｓ５
３、Ｓ５４、Ｓ５５、Ｓ５６、第１の判定ステップ）、
全て一致しないことを注目ブロック３１の再判定を行う
第一条件とする（Ｓ５７）。和３７〜４０のうちいずれ
か一つでも値４１と一致した場合、注目ブロック３１を
中央にした３連続ブロックは同一属性とみなし（Ｓ５
８、図７（ｄ）、（ｅ）参照）、注目ブロック３１の再
判定は行わない（Ｓ６６、図９）。

【００４９】次に、図９に示すように、文字判定値の２
倍の値「０」、網点判定値の２倍の値「２」、写真判定
値の２倍の「６」と属性判定値の和３７〜４０とを比較
し（Ｓ５９、Ｓ６０、Ｓ６１、Ｓ６２、第２の判定ステ
ップ）、和３７〜４０のうち少なくても一つが「０」、
「２」または「６」と一致することを注目ブロック３１
の再判定を行う第二条件とする（Ｓ６３）。ステップ５
９〜６２で、和３７〜４０のうち少なくても一つが
「０」、「２」または「６」と一致した場合、注目ブロ
ック３１を挟む或る２個のブロックの属性判定値は同一
となり、注目ブロック３１は同一の属性判定値によって
挟まれていることになる（Ｓ６３）。和３７〜４０のい
ずれもが「０」、「２」、「６」のいずれとも一致しな
い場合、注目ブロック３１を挟む同一の属性判定値はな
い（Ｓ６４）。この場合、注目ブロック３１の属性の修
正は行わない（Ｓ６６）。第一条件を満たし（Ｓ５
７）、かつ第二条件を満たす（Ｓ６３）場合、注目ブロ
ック３１の属性を第二条件において一致した属性判定値
に修正する（Ｓ６５、修正ステップ）。図７では、和３
７と文字の判定値の２倍の値とが同じ「０」であり、注
目ブロック３１は属性判定値「０」に修正される。

【００５０】以上で最初の注目ブロック３１の属性再判
定が終了し、この注目ブロック３１の再判定の終了判定
がなされ（Ｓ６７）、次の注目ブロックとその周囲ブロ
ックの属性が読み出され（Ｓ５１、図８）、ステップ５
１〜６７が繰り返される。全てのブロックの属性再判定
が終了したら（Ｓ６７）、画像属性データとして出力さ
れ（Ｓ６８）、再判定処理が終了する。また、注目ブロ
ック３１を第二条件を満たした属性判定値に修正を行う
場合において、第二条件を満たした属性判定値が複数存
在する場合、優先度を方向として持つ（例えば、主走査
方向、副走査方向、斜め方向の順とする）方法や優先度
を属性として持つ（例えば、文字、網点、写真の順とす
る）方法等が考えられる。

【００５１】再判定を行う場合においては情報量が多い
ほどより正確な判定が可能となるが、副走査方向の情報
量を増やすと回路規模が大きくなる危険性がある。そこ
で、主走査方向の情報量を副走査方向より増やすことに
より、回路規模が小さくかつ判定精度をより向上させる
再判定を実現することができる。

【００５２】注目ブロックと周囲ブロックとの例を図１
０に示す。図１０は画像属性判別における周囲のブロッ
クを示す説明図である。図１０においては、主走査方向
は９ブロック、副走査方向は５ブロックである。

【００５３】以上のように本実施の形態によれば、注目
ブロック３１の属性と注目ブロック３１に隣接する周囲
ブロック３２の属性とから同一属性が所定数だけ連続し
ているか否かを判定する第１の判定ステップ５３〜５６
と、注目ブロック３１を挟む複数対のブロックのいずれ
かの対が注目ブロック３１と同一属性であるか否かを判
定する第２の判定ステップ５９〜６２と、第１の判定ス
テップにおいて同一属性が所定数だけ連続していないと
判定し、かつ第２の判定ステップにおいて注目ブロック
を挟む複数対のブロックのいずれかの対が注目ブロック
と同一属性であると判定したときには、注目ブロックの
属性を注目ブロックを挟む複数対のブロックのうち同一
属性であると判定された一対のブロックの属性に修正す
る修正ステップ６５とを有するようにしたことにより、
注目ブロック３１を挟む複数のブロックのうち同一属性
であると判定されたブロックが有る場合には注目ブロッ
クの属性をその同一属性に修正することができるので、
処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別の精度
を向上させることができる。

【００５４】

【発明の効果】以上のように請求項１に記載の画像属性
判別方法によれば、注目ブロックと注目ブロックの周囲
のブロックとに対して各属性のブロックの個数を求める
属性数算出ステップと、求めた各属性のブロックの個数
に従って注目ブロックが孤立ブロックか否かを判定する
孤立判定ステップと、注目ブロックが孤立ブロックであ
ると判定したときには求めた各属性のブロックの個数に
基づいて注目ブロックの属性の修正を行う修正ステップ
とを有することにより、注目ブロックの周囲のブロック
の各属性を用いて注目ブロックの再判定を行うことがで
きるので、孤立した注目ブロックを除去することがで
き、処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別精
度を向上させることができるという有利な効果が得られ
る。

【００５５】請求項２に記載の発明によれば、請求項１
に記載の発明において、属性数算出ステップにおいて、
周囲のブロックは注目ブロックと隣接しないブロックで
あることにより、注目ブロックと隣接しないブロックの
各属性を用いて注目ブロックの再判定を行うことができ
るので、孤立した注目ブロックを除去することができ、
処理ブロックのサイズを大きくすることなく判別精度を
向上させることができるという有利な効果が得られる。

【００５６】請求項３に記載の発明によれば、請求項１
に記載の発明において、属性数算出ステップにおいて、
周囲のブロックは注目ブロックと隣接するブロックを含
むことにより、注目ブロックと隣接するブロックを含む
ブロックの各属性を用いて注目ブロックの再判定を行う
ことができるので、孤立した注目ブロックを除去するこ
とができ、処理ブロックのサイズを大きくすることなく
判別精度を向上させることができるという有利な効果が
得られる。

【００５７】請求項４に記載の発明によれば、注目ブロ
ックの周囲ブロックの構成パターンと予め設定した複数
の所定パターンとのパターンマッチングを行って一致す
る所定パターンの有無を判定する判定ステップと、一致
する所定パターンが有ると判定したときには注目ブロッ
クの属性を一致と判定した所定パターンの属性に修正す
る修正ステップとを有することにより、予め設定した複
数の所定パターンとのパターンマッチングにより注目ブ
ロックの属性の再判定を行うことができるので、処理ブ
ロックのサイズを大きくすることなく判別の精度を向上
させることができるという有利な効果が得られる。

【００５８】請求項５に記載の発明によれば、注目ブロ
ックの属性と注目ブロックに隣接する周囲ブロックの属
性とから同一属性が所定数だけ連続しているか否かを判
定する第１の判定ステップと、注目ブロックを挟む複数
対のブロックのいずれかの対が注目ブロックと同一属性
であるか否かを判定する第２の判定ステップと、第１の
判定ステップにおいて同一属性が所定数だけ連続してい
ると判定し、かつ第２の判定ステップにおいて注目ブロ
ックを挟む複数対のブロックのいずれかの対が注目ブロ
ックと同一属性であると判定したときには、注目ブロッ
クの属性を注目ブロックを挟む複数対のブロックのうち
同一属性であると判定された一対のブロックの属性に修
正する修正ステップとを有することにより、注目ブロッ
クを挟む複数のブロックのうち同一属性であると判定さ
れたブロックが有る場合には注目ブロックの属性をその
同一属性に修正することができるので、処理ブロックの
サイズを大きくすることなく判別の精度を向上させるこ
とができるという有利な効果が得られる。

【００５９】請求項６に記載の発明によればは、請求項
１乃至５のいずれか１に記載の発明において、修正ステ
ップにおいて、主走査方向のブロック数を副走査方向の
ブロック数よりも多くすることにより、ブロック数の増
加に関わらず荷重が増加しないようにすることができる
という有利な効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１による画像属性判別方法
の説明図

【図２】本発明の実施の形態１による画像属性判別方法
を示すフローチャート

【図３】本発明の実施の形態２による画像属性判別方法
の説明図

【図４】本発明の実施の形態３による画像属性判別方法
の説明図

【図５】本発明の実施の形態３による画像属性判別方法
を示すフローチャート

【図６】（ａ）パターンマッチング用文字パターンを示
すパターン図 （ｂ）パターンマッチング用網点パターンを示すパター
ン図 （ｃ）パターンマッチング用写真パターンを示すパター
ン図

【図７】（ａ）本発明の実施の形態４による画像属性判
別方法の説明図 （ｂ）本発明の実施の形態４による画像属性判別方法の
説明図 （ｃ）本発明の実施の形態４による画像属性判別方法の
説明図 （ｄ）本発明の実施の形態４による画像属性判別方法の
説明図 （ｅ）本発明の実施の形態４による画像属性判別方法の
説明図

【図８】本発明の実施の形態４による画像属性判別方法
を示すフローチャート

【図９】本発明の実施の形態４による画像属性判別方法
を示すフローチャート

【図１０】画像属性判別における周囲のブロックを示す
説明図

【図１１】（ａ）従来の画像属性判別方法における一次
判定の説明図 （ｂ）従来の画像属性判別方法における一次判定の説明
図

【図１２】従来の画像属性判別方法における二次判定時
の網点、写真判定の説明図

【図１３】（ａ）従来の画像属性判別方法における二次
判定時の文字、網点判定の説明図 （ｂ）従来の画像属性判別方法における二次判定時の文
字、網点判定の説明図 （ｃ）斜めパターンを示すパターン図

【図１４】従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャート

【図１５】従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャート

【図１６】従来の画像属性判別方法を説明するためのフ
ローチャート

【符号の説明】

１８、２０、２２、３１ 注目ブロック １９、２１、２３、３２ 周囲ブロック ２５ 文字パターン ２６ 網点パターン ２７ 写真パターン ２８、２９、３０ 隣接ブロック

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データを隣接する複数の画素から成る
   ブロックに分割し、前記分割したブロック単位毎に画像
   の属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロ
   ックと前記注目ブロックの周囲のブロックとに対して各
   属性のブロックの個数を求める属性数算出ステップと、
   前記求めた各属性のブロックの個数に従って前記注目ブ
   ロックが孤立ブロックか否かを判定する孤立判定ステッ
   プと、前記注目ブロックが孤立ブロックであると判定し
   たときには前記求めた各属性のブロックの個数に基づい
   て前記注目ブロックの属性の修正を行う修正ステップと
   を有することを特徴とする画像属性判別方法。
2. 【請求項２】前記属性数算出ステップにおいて、前記周
   囲のブロックは前記注目ブロックと隣接しないブロック
   であることを特徴とする請求項１に記載の画像属性判別
   方法。
3. 【請求項３】前記属性数算出ステップにおいて、前記周
   囲のブロックは前記注目ブロックと隣接するブロックを
   含むことを特徴とする請求項１に記載の画像属性判別方
   法。
4. 【請求項４】画像データを隣接する複数の画素から成る
   ブロックに分割し、前記分割したブロック単位毎に画像
   の属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロ
   ックの周囲ブロックの構成パターンと予め設定した複数
   の所定パターンとのパターンマッチングを行って一致す
   る所定パターンの有無を判定する判定ステップと、一致
   する所定パターンが有ると判定したときには前記注目ブ
   ロックの属性を前記一致と判定した所定パターンの属性
   に修正する修正ステップとを有することを特徴とする画
   像属性判別方法。
5. 【請求項５】画像データを隣接する複数の画素から成る
   ブロックに分割し、前記分割したブロック単位毎に画像
   の属性を判別する画像属性判別方法であって、注目ブロ
   ックの属性と前記注目ブロックに隣接する周囲ブロック
   の属性とから同一属性が所定数だけ連続しているか否か
   を判定する第１の判定ステップと、前記注目ブロックを
   挟む複数対のブロックのいずれかの対が前記注目ブロッ
   クと同一属性であるか否かを判定する第２の判定ステッ
   プと、前記第１の判定ステップにおいて同一属性が所定
   数だけ連続していないと判定し、かつ前記第２の判定ス
   テップにおいて前記注目ブロックを挟む複数対のブロッ
   クのいずれかの対が前記注目ブロックと同一属性である
   と判定したときには、前記注目ブロックの属性を前記注
   目ブロックを挟む複数対のブロックのうち同一属性であ
   ると判定された一対のブロックの属性に修正する修正ス
   テップとを有することを特徴とする画像属性判別方法。
6. 【請求項６】前記修正ステップにおいて、主走査方向の
   ブロック数を副走査方向のブロック数よりも多くしたこ
   とを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１に記載の画
   像属性判別方法。