JPS6238667A - 画像領域分離方法 - 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】 〔発明の利用分野〕 本発明は１画像情報の内容に応じて９画像領域を分離す
るための、画像領域分離方法に関する。

〔発明の背景〕

画像に含まれている情報は膨大であり、その性質も様々
である。画像情報の分類の方法は、その目的によって多
くあるが、例えば画像情報の符号化方法を考える場合に
は、入力した画像を文字。

写真、印刷、カラー等の性質で分類できることが望まし
い。これは、画像情報の符号化効率は、符号化対象とす
る画像の性質によって大きく変化するためあらかじめ符
号化対象の性質が判断できるならばその符号化方法を適
応的に切り換えることにより符号化効率を大幅に向上さ
せることができるためである。

このように、あらかじめ画像の性質が判断できるならば
、上記例の符号化の場合に限らず、画像ファイル、編集
、記録等の幅広い分野で有効である。

こうした効果を領域することを目的として、入力画像を
、その画像性質に応じて領域分離する方法が従来より提
案されている。

例えば、特開昭５９−５４３７５号では、画像の注目領
域内の濃度分布をグループ分けした後、濃度ヒストグラ
ムを作成する方法を示している。しかし、画像性質は多
岐に渡るため、濃度分布のみを用いて、画像領域の分離
判定を行うことは、判定結果の正確さに欠けるという問
題点がある。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、上記に示すような問題点を解決し、高
速かつ正確な画像領域分割方法を提供することにある。

〔発明の概要〕

画像には１文字、写真９色等の多くの種類の情報が含ま
れており、それぞれ情報の表現形式が異なっている。人
間がこれらを識別する場合には特に意識することなく、
表現形式の相違を認識しているが、機械に同様の処理を
実行させる場合には、人力した画像情報を多くの評価項
目を利用して識別しなくてはならない。

このため、本発明では１画像に含まれている多くの種類
の情報を分離するために、画像の有する複数種類の特徴
的性質の評価結果を組み合わせて行う。

画像の有する複数種類の特徴的性質として１例えば、濃
度分布２色分布、濃度や色の連結性、濃度変化の大きさ
、線分有無、２値化画像の黒画素連結性によって定まる
幾何学的構造等がある。

入力した画像について、上記例で示した複数種類の特徴
的性質を測定して評価値を求めた後、それらの組み合わ
せを用いて、画像性質を判定する。

評価結果の組み合わせと、画像性質とは、例えば次のよ
うに対応づけることができる。

■文字領域 濃淡分布は最小値と最大値に２極化し、文字構造が有す
る黒画素の幾何学的連結性が大きい。

■写真領域 濃淡分布はなめらかであり、文字領域に比べて幾何学的
連結性もゆるやかである。

■印刷領域 細点印刷された領域は、濃淡分布は２極化し、微細な点
状の幾何学的構造を有する。

■カラー領域 色空間上において出現色分布の特異性が、白黒画の場合
に比べて大きく異なる。

上記例のような画像性質を評価値と対応させて表あるい
はトリー構造で分類しておくことにより高速かつ正確な
領域分離を行うことができる。

また、画像性質は比較的大きな面積において同一である
ことが多いため、まず小領域において上記画像性質を判
定しこれを第１次判定結果とし、次にこれら小領域の連
結性を用いて、大領域における第２次判定結果を作り、
最終的な判定結果として利用する等の、多段階の判定を
行い、正確さを向上させることができる。

上記に示した特徴的性質の測定方法について次に説明す
る。

■濃度分布測定 測定対象として、画像を複数に分割した小領域（ブロッ
ク）内とすることができる。測定方法は、濃度ヒストグ
ラムの作成、最大最小値の測定２分散値の測定等がある
。

０画像の幾何学的構造の測定 本発明では、画像の幾何学的構造の測定のため、ＣＣＩ
ＴＴ　　（国際電信電話諮問委員会）で制定された符号
化処理方法であるＭＲ（モディファイドリード）あるい
はモディファイドＭＲにおける符号化手順、あるいは符
号化結果等を利用する。これらの符号化方法では、符号
化対象とする注目走査線と既に符号化の終了した参照走
査線とにおける、画素の相対的位置関係を検出し、符号
化を行っている。上記画素の相対位置関係は、画像の幾
何学的構造と密接した性質であり、画像性質の判定に有
効である。

こうして測定した結果を組み合わせることにより、画像
性質を表現することができる。そして、あ・らかじめの
多数の画像について測定した結果に基づいて上記の測定
結果の組み合わせに対応した画像性質の判定結果を、設
定しておくことにより、領域内の画像性質の判定を誤り
なく行うことができる。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明する。画像
情報の入力、蓄積、処理を実行する手段は多くあり、本
発明はこれら手段によって限定されるものではないが、
以下の実施例では説明のため１画像情報を走査線毎に入
力するファクシミリ装置を例にとる。

画像性質の判定のために利用する特徴的性質として、濃
度分布と幾何学的構造に着目し５文字等の２値画領域と
、写真等の多値側領域の分離を行う場合について説明す
る。前記した他の特徴的性質について測定を行えば、よ
り正確な判定を行うことが可能となるが、測定項目の増
加すなわち装置規模の増大となるため、上記２つの測定
を行い有効に利用する方法を例示する。

（１）ａ度分布の測定 複数画素から成る領域内の濃度分布測定のため入力した
多値信号のヒストグラｌ＼を作成し、該ヒストグラムの
パタンを用いて評価値を求める。一般に、多値信号は４
ビット程度（１６階調）以上で表されることが多く、こ
の多値信号を直接利用してヒストグラムを作成すると状
態数が極めて多くなる。したがって、上記多値信号を粗
量子化してから計数する方が装置規模の縮小に役立つ。

そこで、状態数縮退のため入力した多値信号を粗量子化
する。また同時に、入力信号レンチの中間値を折り返え
し点として、中間値より大きい信号および小さい信号を
共通にして計数することもできる。これは、白黒画像に
おいては、入力信号の基準は相対的であり、白あるいは
黒のいずれを基準としても、画像性質の判定に誤差なく
利用できることが多いためである。

第１図は、上記濃度分布測定を例示したものであり、第
１図（ａ）に示すような入力画像１上の注目領域２内に
ついて、測定した感度ヒストグラムを（１））、（Ｑ）
に示す。

さらに、第１図（ｂ）、（ｃ）のヒストグラムの取り得
る状態数を縮退するため、入力信号レンチの中間値を折
り返し点として測定したものである。

これは、入力信号をＸｉ、ｘ、の最大値をＸｌ、８とお
けば、上記条件を満たす信号ｙ、は、次式で表すことが
できる。

第１図（ｂ）、（Ｃ）に対して、上式の処理を行うこと
により、同図（ｄ）、（ｅ）に示すヒストグラムを得ら
れる。そして、文字領域、写真領域を含む多数の画像に
ついて、あらかじめ測定して得られる上記ヒストグラム
の出現頻度を規準として、第１図（ｈ）〜（ｅ）のヒス
トグラムが文字領域であるか写真領域であるかを判定す
る。例えば、（１）式によって縮退されたヒストグラム
から表検索のためのアドレス情報を作成し、ＲＯＭ等に
あらかじめ格納しておいた判定結果を検索することがで
きる。

（２）幾何学的構造の測定 ２次元的な画素配列を有する画像情報において、画素の
連結性、すなわち幾何学的構造は、画像内容と密接な関
係を有する６例えば、文字は、黒画素の連結性によって
その情報を表現し、写真は濃度分布の変化によって情報
を表現すると言うことができ、それぞれの幾何学的構造
は異なる特徴を有する。

こうした、幾何学的構造を測定するため１本発明では、
ＣＣＩＴＴ　　（国際電信電話諮問委員会）において制
定された符号化方法を利用する。上記委員会において制
定された符号化方法は複数種あるが、特に、ＭＲ（モデ
ィファイド・リード）符号化法、あるいはこれを修正し
たモディファイドＭＲ符号化法が本発明の目的に有効で
ある。

ＭＲ符号化法の詳細は、例えば、日刊工業新聞社発行の
吹抜敬彦著の”ＦＡＸ、ＯＡのための画像の信号処理″
において解説されている。

画像情報を走査線毎に入力し、符号化対象とする注目走
査線上の画素情報を、既１こ符号化伝送した参照走査線
上の画素情報と比較し、黒および白の画素の相対位置、
ラン長等を測定し符号語に変換する方法である。

例えば、第２図に示すように、２つの走査線間の画素の
相対位置関係を、水平モード、垂直モード、パスモード
の３種に分類し、それぞれのモード内で判定条件を付加
する。

すなわち、上記ＭＲ符号化法においては、画像の幾何学
的構造を、画素の相対位置関係で表現していることにな
る。言い換えれば、ＭＲ符号化法において測定した相対
位置関係の情報を用いて、画像の幾何学的構造を判定す
ることができる。

上記相対位置関係の情報として、符号化手順において検
出される水平、垂直、バスの３モードの情報、あるいは
、これらを基にして作られた符号語情報を利用すること
ができる。

第３図は、入力画像（ａ）の注目領域内の画情報を２値
化処理し、ＭＲ符号化の処理手順に従い画素の相対位置
関係を判定し、水平、垂直、パスの各モードの出現頻度
を計数した結果を同図（ｂ）。

（ｃ）に例示しである。

この符号化モードの出現頻度を計数するためには、ＭＲ
符号化手順を必ずしも忠実に実行する必要はないが、画
情報の符号化処理を目的とした装置ではＭＲ符号化装置
を内蔵しているため、該符号化のための装置を利用して
、上記領域分離のための特徴的性質を測定できる。

濃度分布の出現特性と同様に、符号化モードの出現頻度
は画像によって異なる。例えば、文書画像であっても文
字の大きさによって符号化モードの出現頻度が異なって
きる。このため、多くの画像の２値化画像について符号
化モードの出現頻度を測定し、画像性質との対応づけを
あらかじめ行っておくことにより多値画像として処理す
べき画像を誤り少なく判定できる。

（３）領域判定方法 前記方法によって求めた、濃度分布と幾何学的構造の測
定結果を用いて、測定対象の注目領域の画像が、２値化
処理に適した文字情報であるか。

あるいは、中間調表示に適した写真等の多値情報である
かを判定する。

上記判定のため以下の方法が利用できる。

■濃度分布と幾何学的構造の測定結果を、あらかじめ作
成した評価式に代入し、得られた評価値の大きさによっ
て、判定を行う。このため、濃度分布測定結果を用いて
、中間調表示に適した濃度ｄ□からｄ２を有する画素の
個数を次のように計数する。画素数をｉｌｌ、とおき、 ｆｏｒ　　ｉ、＝１．　　ｔｏ　　Ｌａｇｉｆｄ１≦ｘ
ｔ＜ｄ２　ｔｈｅｎ　　ｋ＝に＋１ｎｅｘｔ　　　ｉ 同様にＭＲ符号化の結果から、垂直モードの出現数をＶ
とおけば、上記計数結果ｋを用いて、しきい値ｔ１．　
ｔ、によって次のように判定する。

１ｆ（ｋ≧し□）　ＡＮＤ　（Ｖ≧ｔｚ）　　ｔｈｅｎ
　（文字領域）ｅｌｓｅ　（写真領域） とする。

■濃度分布と幾何学的構造の測定で得られる複数の測定
値で作られる多次元空間を、多数の画像についての測定
結果と対応する画像性質に基づいてあらかじめクラス分
けをしておくことにより、実際に入力した画情報の測定
結果を上記多次元空間上のクラスで分類し、画性質を判
定できる。

このような測定結果と対応する判定結果は、記憶装置の
アドレスと対応する内容という関係に置き換えることが
できるので、容易に実現できる。

いずれの方法においても、入力した画像の信号の性質は
、スキャナのＭＴＦ特性やアパーチャ径等によって影響
を大きく受けるため、スキャナ特性を含めた測定結果に
基づき、統計的手法を用いて、入力画像の性質と測定結
果との対応づけをあらかじめ行ってお（ことが、判定の
誤りを少なくするために必要である。

（４）システム構成例 本発明を実施するためのシステム構成例を第４図を用い
て説明する。

画像の走査線毎の画情報を順次入力し、走査線上の隣接
した複数画素から成る領域毎に、画像性質の判定を行い
、符号化処理方法を適応的に切り換える場合について説
明する。

画情報を入力端子４０１から入力し、画像ラインメモリ
４３０に記憶すると同時に、濃度分布測定装置４１０．
幾何学的構造測定装置４２０において、該入力画像情報
の特徴的性質を測定する。

そして、領域判定装置４４０において、上記測定結果を
用いて画像性質の判定を行い、その結果を用いて、符号
化処理方法の切り換えを、セレクタ４５０で行う。文字
情報と判定された場合には、２値化装置４７０で画情報
を２値信号に変換した後、ＭＨ／ＭＲ符号化装置４８０
で、ＭＨ符号あるいはＭＲ符号の符号化処理を行う。一
方、写真等の多値情報と判定された場合には、擬似中間
調符号化装置４６０で、擬似中間調表示のための符号化
処理を実行する。そして、出力装置４９０によって、上
記符号化方法の区別を表すための信号と共に、符号化情
報を出力する。

ここで、幾何学的構造測定装置４２０においては、ＭＲ
Ｒ号化処理手順の一部を利用して動作するため、Ｍ　Ｈ
／　Ｍ　Ｒ符号化装置４８０の部分を利用することがで
きる。

第５図に、第４図の濃度分布測定装置４１０の構成例を
示す。第５図（ａ）は、入力した２値付号をデコーダ５
１０によってカウンタ選択信号を作り１選択されたカウ
ンタ５２０の内容を増加させ、入力信号レベルに対応し
た計数を行う。そして、カウンタ５２０の灯数結果の状
態数を減らすため５縮退回路５３０を介して、出力結果
を判定回路５４０へ出力する。

また、第５図（ｂ）では、上記例で利用するカウンタ５
２０の代わりに、メモリ５５０を使う。

入力した２値付号を用いてメモリ５５０の内容を読み出
し、内容更新回路５７０で計数値を更新した後再びメモ
リ５５０に書き込む。そして、メモリ５５０に作られた
灯数結果を、上記例と同様に縮退回路５８０を介して、
判定回路５９０へ出力する。

次に第６図は、第４図の幾何学的構造測定装置４２０の
構成例である。第６図（、）は、ＭＲＲ号化手順におけ
る符号化モードの選択信号を計数する場合、同図（ｂ）
はＭＲ符符号後後符号語から符号化モードを判定し、そ
の結果を計数する場合を示している。

第７図は、第４図に示すシステムの動作タイミングを例
示したものであり、（ａ）画像ラインメモリ入力と同時
に、（ｂ）濃度分布測定、（ｃ）幾何学的構造測定を行
い、この結果をもとに、（ｄ）領域判定を行う。そして
、この判定結果を参照しながら、（ｓ）画像ラインメモ
リ出力の信号を、（ｆ）２値化符号化あるいは（ｇ）　
擬似中間調符号化のいずれかで符号化処理し、（ｈ）符
号語出力をして、１走査線の画情報の符号化処理を終了
する。ここで、（ｂ）、（ｃ）の特徴的性質を、（、）
の画情報入力と並行な動作させることにより、高速な処
理を実行できる。

本発明の実施例では、文字情報の含まれる領域と、写真
等の多値情報の含まれる領域とを分離する場合について
説明したが、網点て印刷された領域の判定を行うことも
できる。このためには、微細な網点の有する特徴的性質
の検出のため、濃度分布は白と黒に２極化され、かつ、
網点の幾何学的構造を表すような符号化モードの連結性
が、注目領域内に多数発生することを判定条件として利
用できる。また、カラー画像の判定のためには、３色信
号の濃度分布測定結果の、色空間上での分布を用いて、
領域判定を行うことができる。

本発明の実施例では、１度分布の測定方法として濃度ヒ
ストグラムを作成して判定を行ったが、例えば、注目領
域内の濃度分布を代表する２つの濃度値を算出し、該２
つの代表濃度値の差分を用いて判定を行うこともできる
。

〔発明の効果〕

本発明によれば、画像の有する性質を複数の特徴的性質
として８１１Ｉ定し、これらを組み合わせることにより
、画像性質に対応した領域を分離することができる。そ
して、この結果を用いて、画情報の符号化処理方法を適
応的に切り換えることにより、高い効率で符号化処理が
実行できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明による入力画像の注目領域の濃度分布
測定結果を示す説明図、第２図はＭＲＲ号化処理方法の
説明図、第３図は入力画像の注目領域の幾何学的構造の
測定結果を示す説明図、第４図は本発明を実行するシス
テム構成例を示すブロック図、第Ｓ図は濃度分布測定装
置の構成例を示すブロック図、第６図は幾何学的構造測
定装置の構成例を示すブロック図、第７図はシステム動
作のタイミング例を示す説明図である。 ４０１・・・入力端子、４０２・・・出力端子、４３０
・・・画像ラインメモリ、４４０・・・領域判定装置、
４５０・・・セレクタ、４７０・・・２値化装置、４９
０・・・出力袋！、５１０・・デコーダ、５２ｏ・・・
カウンタ、５３０・・・縮退回路、５４０・・・判定回
路、５５０・・・メモリ、５７０・・・内容更新回路、
５８０・・・縮退回路、５９０・・・判定回路。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、画像情報の性質に基づき、画像領域の分離を行う画
   像領域分離方法において、画像内に設定した注目領域内
   の濃度および幾何学的構造の特徴的性質の測定のために
   、濃度については濃度ヒストグラムを測定し、幾何学的
   構造についてはＣＣＩＴＴ（国際電信電話諮問委員会）
   で制定したＭＲ（モディファイドハフマン）符号化方式
   による符号化結果の出現頻度を測定し、上記測定結果の
   組み合わせを、あらかじめ設定したクラスに分類するこ
   とにより、画像領域の分離を行うことを特徴とする画像
   領域分離方法。