JPS62145968A - 文字領域識別方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、文字領域識別方法に関するものであり、特に
、文字等の２値化画像領域（以下、文字領域と呼ぶ）と
写真等の中間調画像領域（以下、中間調領域と呼ぶ）が
混在する原稿を読取った後に、文字領域と中間調領域を
識別し、それぞれの領域に適切な処理を施し、高画質の
出力画像を得るデジタル複写機、ファクシミリ等の文字
領域識別方法に関するものである。

（従来の技術） 一般の文書原稿中には、文字と写真とが混在しているも
のが多数おる。このような原稿を２値化して記録すると
文字は良好に記録されるが写真の画質が劣化する。また
逆にディザ等の中間調生成法により記録すると写真は良
好な記録となるが、文字が劣化する。

このため、文字は単純に２値化し、写真はディザ等の中
間調生成法等の処理を施すことにより、文字と写真とが
混在する原稿の記録画像を良好なものにしている。しか
しながら、このような処理を行なうには、異なった２種
の領域（文字と中間調）を識別することが必要になる。

このような領域識別に関する従来技術としては、文字パ
ターンに対応したテンプレートを多数用意し、画像との
照合（マツチング）により実現するものや、ブロック内
の濃度差等により識別するものがある。

（発明が解決しようとする問題点） しかし、上記の領域識別方法を実現しようとすると、ハ
ードウェア規模が大きくなると共に、処理が複雑になる
という問題がおった。また、中間調領域が網点（印刷）
か写真かのいずれかでないと適用できないという問題が
あった。

本発明の目的は、このような従来技術の問題点を除去し
、簡易なハードウェア構成で効率的に領域識別を行ない
、文字と中間調領域が混在した原稿でも品質を損うこと
なく記録できるようにすることにある。

（問題点を解決するための手段および作用）前記の問題
点を解決するために、本発明は、２値化された文書画原
稿画素信号に窓を適用し、該窓内に黒画素が存在する場
合には該黒画素の位置に依存する重み係数を重ね合せる
ことによって、窓内の黒画素の分布状態を求め、文字領
域と、中間調領域とを識別しようとするものである。

（実施例） まず、本発明の原理を簡単に説明する。

第２図に示されているように、同図（ａ）の文字領域１
１ａと中間調領域１１ｂが混在する文書画原稿１１をあ
る閾値で単純に２値化すると、同図（ｂ）に示すように
殆どの場合、中間調領域’１１ｂはいくつかの大きなか
たまり１１ｂ′となり、文字領域は原稿と殆ど変化がな
い線画１１ａ′となる。

第３図は、ｍｘｍ＝５　（画素）×５（画素）の窓で２
値化された画像信号を観測した例である。

同図（ａ）は２値化された中間調領域Ａを５（画素）×
５（画素）の窓１３ａ、１３ｂ、１３ｃで観測した場合
、同図（ｂ）は英大文字「Ｃ」の一部を示す文字領域Ｂ
を上記と同様の５（画素）×５（画素）の窓１５ａ、１
５ｂ、１５Ｇで観測した場合を示す。

中間調領域のときは、同図（ａ）から明らかなように、
窓内に存在する黒画素の分布はある領域に片寄っている
か、窓内全滅にわたっており、一方、文字領域のときは
、同図（ｂ）に示されているように、窓内に存在する黒
画素の分布はある方向性をもった線パターンとなること
が判る。

本発明は上記の点に着目したもので、濃淡信号として与
えられる文字・中間調混在画像を正方形のｍ（画素）ｘ
ｍ（画素）の窓内のみで２値化して観測し、それが線パ
ターンでおれば文字領域、そうでなければ中間調領域と
識別するものでおる。

線パターンの検出に関しては、閾値ｔｈを超える鋭いピ
ークが点対称方向（１８０’反対方向）にあるかどうか
を見ることによって確実に判定できる。

次に、本発明の一実施例を説明する。第４図は本実施例
に使用されるハード構成のブロック図を示す。このブロ
ック図を基にして、本実施例を具体的に説明する。

なお、この実施例ではｍ＝７（画素〉の７Ｘ７の窓を用
いた場合について説明するが、読取り系の走査密度や対
象とする文字の大きさ等によってはｍを変えても良い。

しかし、本発明者の実験によれば、５ポイントから１０
ポイントの文字に対してはｍ＝７程度で十分な識別が可
能であった。

第４図において、文書画原稿は入力装置１で例えば１６
ドツト／ｍｍのピッチで８ビツトの濃淡信号として読み
取られる。入力装置１で読取られた文書画原稿信号は主
走査方向の１ラインずつ人力バッファメモリ２に転送さ
れ、７ライン分の文書画原稿信号が一旦格納される。入
力バッファメモリ２に格納された該文書画原稿信号は、
演算処理回路３、プログラムＲＯＭ９、ＲＡＭ１０．お
よびＣＰＵ８により後述するアルゴリズムで文字領域お
よび非文字領域すなわち中間調領域の識別がなされる。

この識別によって、文字領域であると識別されると、そ
の結果は選択回路６に返され、選択回路６によって２値
化回路４ｂが選択される。一方、非文字領域であると判
定されると、選択回路６によってディザ処理回路４ａが
選択される。ディザ処理回路４ａおよび２値化回路４ｂ
は、それぞれ人力バッファメモリ２中の文書画原稿信号
にディザ処理および２値化処理を施して、出力バッフ７
メモリ７にオン、オフ（または、０，１）の２値信号を
出力する。出力バッファメモリ７に一時蓄積された該２
値信号は出力装置５が要求する速さで読出され、出力装
＠５によって記録が行なわれる。この出力装置５は、レ
ーザビームプリンタ、インクジェットプリンタまたはサ
ーマルプリンタのどれであってもよい。

なお、プログラムＲＯＭ９には演算処理回路３内の処理
プログラムと信号制御プログラムが格納されており、Ｃ
ＰＵ８はシステム全体の制御を行なう。

次に、上記のアルゴリズムについて説明する。

まず、入力バッファメモリ２に格納されている文書画原
稿信号に、７（画素）×７（画素）の窓を適用し、該窓
に含まれる文書画原稿信号に着目する。

一方、この窓には、該窓を構成する各画素に、第５図（
ａ）に示す画素番号を付しておく。この画素番号の付は
方は、同図（ｂ）を参照すれば明らかなように、中央に
存在する注目画素Ｘの右方向をＯｏとし、反時計回りに
角度を取った時、小さな角度から大きな角度になるにし
たがい大きな番号を付け、かつ、該注目画素からの方向
が同じ画素には同じ番号を付ける方法を採っている。

また、この窓を構成する各画素に、同図（Ｃ）に示され
ているように、注目画素Ｘからの距離コード’Ｉ、２．
３を割り付けておく。この距離コードは、注目画素に最
も近いグループに１を割り付け、次に近いグループに２
を割り付け、最も遠い位置にある画素のグループに３が
割り付けられている。

また、該窓内に黒の文書画原稿信号が存在した時、この
黒信号に該信号が存在する位置の距離コードに応じて第
６図のような重み係数を設定する。

この重み係数の形状は画像の方向性を出し易くするため
に、中心は高く、周辺になるにつれてゆるやかに低くな
るような形状、例えばガウス分布等が良好であるが、こ
こでは処理の簡易化のために三角波を用いた。また、注
目画素からの距離が遠くなるにつれて、線の存在可能な
範囲が狭くなり、該距離が大ぎな所に黒ドツトがあると
線の存在確率が高くなる。このため、該重み係数の高さ
を距離によって変えたが、全体の存在確率は変化しない
ように正規化した。

第６図（ａ）、　（ｂ）、　（Ｃ）は、それぞれ距離コ
ード１゜２．３に対応する重み係数の形状の一例を示し
、（ａ）、　（ｂ）、　（Ｃ）の全てにおいて重み係数
の面積は変らないように正規化されている。すなわち、
高ざｈと幅Ｗは反比例するように形成されている。

次に、入力バッファメモリ２に格納されている文書画原
稿信号に７×７の窓を適用したところ、この窓の中に含
まれる文書画原稿信号の２値化信号（以下、ドツトと呼
ぶ）パターンが第７図（ａ）に示されるものであったと
して説明する。

先に、第５図（ａ）で説明したように、７×７の窓を構
成する画素にはＯ〜３１までの番号が付されているので
、ＲＡＭ１０（第４図参照）中に、この画素番号に対応
する３２個のアドレス、すなわち、３２個の記憶エリア
を設けておく。本実施例では、便宜上、画素番号Ｏ〜３
１に対応するアドレスにＯ〜３１の番号を付すことにす
る。

次に、演障処理回路３は第７図（ａ）中の画素番号Ｏに
対応する３つのドツトの一つ一つが黒か白かを調ぺ、黒
があった場合には黒を表わす値、例えば１にその距離コ
ードに応じた重み係数を掛けた後加算し、画素番号Ｏに
対応する前記ＲＡＭ１０中のアドレスＯの記憶エリアに
格納する。一方、白があった場合には、白を表わす値を
例えばＯに定めておく。

図示の例では、画素番号Ｏに対応する３つのドツトがす
べて黒であるので、それぞれのドツトに重み係数ｈ１．
ｔ１２．ｈ３が掛け合され、これを加算した値、例えば
（ｈｌ　＋ｈ２＋ｈ３　）の重みデータが前記画素番号
Ｏに対応するＲＡＭ１０中のアドレスＯの記憶エリアに
格納される。また、ＲＡＭ１０中のアドレスＯに隣接す
るアドレス１と３１に、重み係数ｈ１とｈｌの広がりの
裾部分によって作られる重みデータが記憶される。例え
ば、アドレス１と３１に（ｈ１／　２＋ｈｚ　／　３）
の重みデータが記憶される。

次に、画素番号１に対応するドツトが黒が白かを第７図
（ａ）で見ると黒であり、かつ該ドツトが存在する位置
の距離コードは３であるので、黒を表わす値に重み係数
ｈ３が掛けられ、ＲＡＭ１０中のアドレス１にｈ３の重
みデータが加算される。

なお、重み係数ｈ３の裾部分の広がりは一番小ざく、前
記アドレス１に隣接するアドレスＯと２には何の影響も
与えられないので、これらのアドレスには重みデータを
加算しない。

以下、同様に、第７図（ａ）の画素番号２〜３１までの
各ドツトにつき、演算が行なわれ、その演算結果が前記
ＲＡＭｌ０中の対応するアドレスの記憶エリアに格納さ
れる。また、隣接するアドレスの記憶エリアにも、影響
を受けた重みデータが記憶される。

上記の演算によって、得られた重みのデータを前記ＲＡ
Ｍ１０中の各アドレスＯ〜３１の記憶エリアに格納した
状態を図式化したものが第７図（ｂ）である。この図か
ら、おるアドレスの記憶エリアには、それ自身の重み係
数と両隣りのアドレスに適用された重み係数の裾部分と
の和で、そのアドレスの重みデータが形成されているこ
とが理解されよう。

次いで、前記ＲＡＭ１０の各記憶エリアのデータを調べ
て、閾値ｔｈ以上の重みデータを有するアドレスを抽出
する。本例では、第７図（ｂ）から明らかなように、ア
ドレス０，１，３，４゜２３．２４，２５，２７，２８
，２９．３１の１１個が前記閾値ｔｈ以上の重みデータ
を有するアドレスであることがわかる。

次に、これらのアドレスに対応する画素番号が前記７×
７の窓中で点対称又はこれに近い対を有しているか否か
の判断が行なわれる。そして、点対称又はこれに近い対
であると判断されると、文字領域と判定され、そうでな
いと判断されると文字領域ではないと判定される。第７
図の例では閾値ｔｈ以上の重みデータを有する抽出画素
番号が点対称又はこれに近い対を有していないので、文
字領域ではないと判定される。

第８図は前記７Ｘ７の窓に含まれる２値化されたドツト
の他のパターン例を示す。この場合について、前記と同
様の演算処理を行ない、閾値ｔｈ以上の重みデータを有
するアドレスを求めると、第８図（ｂ）から明らかなよ
うに、アドレス３，４と２０．２１である。このアドレ
スに対応する画素番号３，４と２０．２’ｌとは該重の
中心に対してほぼ１８０°反対の位置に存在するため、
この方向に線パターンが存在することが判る。この場合
は文字領域として識別される。

第９図（ａ）は網点部の分布状態を示し、同図（ｂ）か
ら明らかなように、前記閾値ｔｈ以上の重みデータを有
するアドレスに対応する画素番号は窓の全方向にわたっ
てほぼ一様な分布となり明らかに文字部ではないと判定
できる。

窓内全域が黒画素である場合は、閾値ｔｈを超えるピー
ク方向が多数存在するし、分布も一様となるため文字部
ではないと判定される。

以上の手順をまとめると、第１図のように表わすことが
できる。第１図は本実施例の処理手順を示すフローチャ
ートでおる。

ステップＳ１・・・ＣＰＵ８は入力装置１から送られて
くる信号により、文書画原稿の副走査方向の読取りが終
了したかどうかを判断する。そして、終了したと判断す
ると一連の処理を終了しくエンド）、まだ終了していな
いと判断すると、次のステップに進む。

ステップＳ２・・・ｎ列、例えば７列の入力バッファメ
モリ２に中間調で表現された画像データを１列ずつ入力
する。

ステップＳ３・・・例えば、７（画素）×７（画素）の
窓を前記入力バッファメモリ２に適用し、該重に含まれ
る画像データを２値化し該２値化した画像データに、黒
画素が含まれているかどうか判断する。そして、黒画素
がおると判定されるとステップＳ４に進み、黒画素が含
まれていないと判定されるとステップＳ９に進む。

ステップＳ４・・・１つの黒画素が、第５図（Ｃ）で示
した距離コード１〜３のいずれに存在するかを求める。

ステップＳ５・・・次に、前記黒画素に適用する重み係
数（第６図参照）を前記距離コードから決定する。この
とき、選ばれた該重み係数の幅Ｗ１゜Ｗｚ　、Ｗ３に応
じて、隣接画素に対する重み係数も決定する。

ステップＳ６・・・該黒画素の画素番号を第５図（ａ）
で示した窓内の画素番号と照合して決定し、この画素番
号をＲＡＭ１０のアドレスとする。

ステップＳ７・・・ＲＡＭ１０上の該アドレスの記憶エ
リアに、前記重み係数と黒の２値化された値とを掛ける
ことによって得られた重みデータを加える。また、該ア
ドレスに隣接するアドレスの記憶エリアに前記隣接画素
に対する重みデータを加算する。

ステップＳ８・・・次に、重み付は処理が終了した黒画
素を消去する。ステップＳ８までの処理が終了すると再
びステップＳ３に戻って処理を繰返す。

以上のようにして、前記窓内におる黒画素の全てについ
て重み付は処理を行なう。そして、この処理が終ると、
ステップＳ３はノウとなり、ステップＳ９へ進む。

ステップＳ９・・・ＲＡＭ１０中の前記アドレスに格納
された重みデータと閾値ｔｈとを比較し、該重みデータ
の中に該閾値ｔｈを超えるデータがあるか否か判断され
る。そして、ノウと判断されると、ステップＳ１０に進
み、イエスと判断されると、ステップ３１２へ進む。

ステップ３１０・・・注目画素は網点または写真領域（
すなわち中間調領１ｄｙ、）に属すると判定し、選択回
路６にディザ処理回路４ａを選択する信号を出力する。

ステップＳ１１・・・ディザ処理を施す。

ステップＳ１２・・・閾値ｔｈを超えた重みデータに対
応する画素番号が点対称又はこれに近い対であるか否か
の判断が行なわれ、ノウと判断されると網点または写真
領域と判定され前記ステップＳ１０へ進む。一方、イエ
スと判断されると文字領域と判定される。

ステップＳ’１３・・・注目画素は文字領域に属すると
判定し、選択回路６に２値化回路４ｂを選択する信号を
出力する。

ステップ３１４・・・２値化処理を施す。

ステップＳ１５・・・主走査方向に窓を一画素分移動し
、注目画素を一画素主走査方向へずらす。

ステップＳ’１６・・・該主走査方向の移動によって、
窓が入力バッファメモリ２に格納されている文書画原稿
信号の主走査方向の最後の信号からはみ出したかどうか
判断される。そして、ノウであればステップＳ３に戻り
、イエスであればステップＳ１に戻る。

以上のようにして、文書画原稿が中間調領域（網点また
は写真領域）か文字領域かの識別が行なわれ、それぞれ
に適した画像処理を行なうことができる。

（発明の効果） 以上の説明から明らかなように、本発明によれば、つぎ
のような効果が達成される。

（１）中間調領域と文字領域の識別を簡単なハード構成
で実現することができる。

（２）従来は中間調領域に網点と写真が混在されている
場合には、これらに対して異なる処理をしないと、中間
調領域であることの判断ができなかったが、本発明では
網点と写真が混在していても、一つの逐次処理で中間調
領域と判断することができる。

（３）読取り系によって生じた雑音の影響を受けずに領
域識別を行なうことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すフローチャート、第２
図は中間調領域と文字領域を含む文書画原稿を２値化処
理した時に得られる２値化画像の説明図、第３図は中間
調領域と文字領域の２値化画像に５（画素）×５（画素
）の窓を適用した時に得られる画素パターンの説明図、
第４図は本実施例に適用されるハード構成を示すブロッ
ク図、第５図は本実施例の窓の説明図、第６図は距離に
依存する正規化された重み係数の説明図、第７図、第８
図、および第９図は、それぞれ写真部、文字部および網
点部の処理結果の説明図である。 ２・・・入力バッファメモリ、３・・・演算処理回路、
４ａ・・・ディザ処理回路、４ｂ・・・２値化回路、６
・・・選択回路、８・・・ＣＰＵ、９・・・プログラム
ＲＯＭ、１０・・・ＲＡＭ 代理人　弁理士　平木通人　外１名 第２図 （ａ）　　　　（ｂ）

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）文字領域と中間調領域とが混在する文書画原稿を
   読取って記録する文字領域識別方法であって、注目画素
   からの距離によって正規化された重み係数を有する正方
   窓で２値化された文書画原稿画素信号を観察し、該窓内
   に存在する黒画素の前記２値化によって得られた値と、
   該黒画素の位置によって決定される前記重み係数との掛
   け合せによって、該窓内に含まれる画素に付された画素
   番号に対応する重みデータを求め、予め定められた閾値
   を超える重みデータを有する画素の分布状態より、文字
   領域か中間調領域かを識別するようにしたことを特徴と
   する文字領域識別方法。
2. （２）前記正方窓内の重み係数の形状は注目画素から離
   れるにしたがって、幅が狭く、高さが高くなるように正
   規化されていることを特徴とする前記特許請求の範囲第
   １項記載の文字領域識別方法。
3. （３）窓を構成する画素の番号は注目画素からの方向が
   同じものには同じ番号が付けられていることを特徴とす
   る前記特許請求の範囲第１項記載の文字領域識別方法。