JPS6239979A - 画像処理方法 - 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） 本発明は画像処理方法に関し、更に詳しくは線画と階調
面が混在する画像に用いて好適な画像処理方法に関づ′
る。

（従来の技術） 近年、事務機の分野において画像データのディジタル処
理を行う場合が非常に多くなってきている。例えば、画
像の複製技術にしても通１ｉ゛のアナログ複写機からＣ
ＯＤ等のイメージセンサを用いたディジタル複写機へと
展開してきつつある。

（発明が解決しようとする問題点） このディジタル複写機等の機器において画像を再現する
場合に問題となるのは、線画（文字画を含む）と階調面
が混在した原稿画像を対象とする場合である。何故なら
、線画と階調面では最適な処理法（２値化手法）が異な
るからである。例えば、画素（画像信号）を２値化する
際、線画にり・ｊしては地肌濃度に対応した固定閾値を
用いて画像信号を２値化する必要があるし、階調面に対
してはディザ法等を適用して画像信号を２値化する必要
があり、これらの適用を逆にすると、線画では文字が切
れ細線の再現が著しく劣化し、階調面では中間部分がな
くなりベタ黒となってしまう等の事態が生じる。従って
、線画と階調面が混７丁した画像においては、何れか一
方の画像部が画像劣化を生じるということになる。

そこで、この問題を解決するために、メモリを用意し、
１つの両縁を処理するのに、先ず該画像が線画であると
みなし線画の処理をし、その結果をメモリに記憶させ、
次に該画像が階調画であるとみなし階調画の処理をし、
その結果を前記メモリの他の記憶領域に記憶させ、これ
ら２つの記憶内容をメモリーＬで合成して１つの画像を
再現するという方法が既にとられている。しかし、この
方法によれば、画像メモリが必要であり、装置自体が大
規模且つ高価なものになると共に、２回読み及び合成の
際の座標合わけ等面倒な作業を行わねばならず、処理時
間が多大になるという問題かあつ　ｌこ　。

一方、画像を複数のブロックに分け、各ブロック毎に線
画か階調画かの識別を行い、該識別結果に基づき２値化
を行い画像を再現する方法も提案されている。しかし、
この後者の従来方法では、ブロック内で混在画像となっ
ている場合には該ブロック内での画像劣化を避けられな
いという問題がある。

本発明は、上述の問題に鑑みてなされたもので、その目
的は線画と階調画が混在する原稿画像を対象とする場合
であっても画像劣化を生じさ【！ることなく再現し得る
ように画像信号を２値化できる画像処理方法であって、
処理装置の大規模化・高価格化や処理時間の多大化を招
かない方法を実現することにある。

（問題点を解決するための手段） 館記した問題点を解決する本発明は、画像の局所的特ｔ
ｌｌｆｉを大局的性微量でスケーリングし、スケーリン
グした後の局所的特徴量を用いて多値化のための閾値を
決定するように構成したことを特徴とするものである。

（作用） 本発明は、大局的性微量でスケーリングした局所的特ｔ
′ｆｉｔａを用いて閾値を決定し、この閾値を用いてデ
ィジタル画像データを２値化する。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する
。第１図は本発明方法の一例を示すフローチャートで、
以下、このフローチャートに沿って本発明方法を説明す
る。

ステップ（１） 本発明では、線画と階調画の混在する混在画像を良好に
２値化するために、画像の大局的性微量と画像の局所的
特＋９’ｌ　ｆＭを用いる。ここで、大局的性微量は画
像全体に影響を及ぼす特１ｅｆｔをいい、ここでは黒画
素数を用いる。局所的特＋１ｆｆｉとしては、画像全体
に影響を与えるものではないが部分的には影響を与える
特徴量をいい、ここでは画像信号の微分値を用いる。

先ず、大局内時１！１ｌｆｆｌである黒画素数を求める
方法について説明する。例えば１つの走査線をＮ分割す
る（Ｎは整数）。この場合、分割された１個の単位領域
内の画素数が１６画素程度になるようにする。そして、
この単位領域内の画素データを所定の基準値で２値化し
て０．１のデータに変換し、黒画素数（例えばＯの数〉
をカウントする。

カウントした黒画素数を、次の走査線の対応領域の黒画
素数として、次の対応領域の２値化用に用いる。

第２図は、このようにして求めた黒画素数の分布特性を
示す図である。図に示す特性は、１６画素を１つの領域
とした時の４０９６画素を対象とした黒画素数の分布を
示している。（イ）はＡＡ値（２値化のための閾値）が
２０の場合の特性を示し、（ロ）はＡＡ値が４０の場合
の特性をそれぞれ示している。何れも縦軸は度数（％）
、横軸は黒画素数りである。＃１は線画を、＃２〜＃４
は階調画を示している。

図より明らかなように、線画の場合は黒画素数のほぼ全
域にわたって分布しているのに対し、階調画の場合には
＃２〜＃４ともにＬ−１６付近に集中している。従って
、Ｌ＝１６付近の黒画素数の度数を用いれば、線画と階
調画の識別ができるので、この識別結果に基づいて２値
化を行い画像を再現することも一応可能である。しかし
ながら、この方法によれば、大局内時ｔ＊ｍを用いて混
在画像を２値化ゴることにイするので、線画（例えば文
字）の再現性が悪くなってしまう。

次に局所的特徴量である画像１１１号の微分値を求める
方法について説明する。今、１つの走査線上の任意の１
点（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）　ｊ：の画素潤度をＰ（Ｘｉ　
、　Ｙｊ　）とする。ここでｉは１走査線方向の総画素
＠（例えば７１０９６）の何れか１つを示し、ｊは走Ｍ
綿の番号を示づ−８この時、）１）１頂Ｐ（Ｘｉ　、　
Ｙｊ　）の微分値ＤＩＦ　（Ｘｉ　、Ｙｊ　）は次式で
表わされる。

１）ＩＦ　（Ｘｉ　、　Ｙ、ｉ　）＝ （ＩＰ（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）−Ｐ（Ｘ　　ｉ＋１　　、
　Ｙｊ　）→−ＩＰ（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）−Ｐ＜Ｘｉ　
、　Ｙ　ｊ＋ｉ　　）第３図はこのときの濃度点の配置
例を示す図である。

第４図は、（１）式により求めた微分値の分布を第２図
と同じ画像に対して示した図である。図の縦軸は度数（
％）、横軸は微分値をそれぞれ示している。図より明ら
かなように画像信号の微分値の場合には、線画と階調雨
間に差界は見られない。従来、画像処理を行うに当って
は、隣り合う画素間の潤度信号の変化を検知して、変化
が大きい場合には線画、小さい場合には階調側であると
判断して線画１階調画に応じた閾値により２値化処理を
行ってきた。しかしながら、第４図で見る限り、線画も
階調側もそれ稈、差がないことがわかった。従来の局所
的特徴量（画素レベルの変化）ににって２値化処理した
結果が、芳しくなかつｌ〔のは、第４図の特１ｇから理
解することができる。

ステップ（２） 前述したＪ：うに、画像信号の微分値のみでは線画と階
調側の区別がつかない。そこで、線画と階調側が明確に
識別できるような局所向性１？ｌ！量とづ−るために、
前記微分値を大局的性微量である黒画素数に関連した信
号でスケーリングする。スケリング後の微分値をＤＩＦ
’　　（Ｘｉ　、Ｙｊ　）とし、Ｄ　ＩＦ’　　（Ｘｉ
　、Ｙｊ　）を次式で表わす。

ＤＩＦ’　ｎ　　（Ｘｉ　、Ｙｊ　）−Ｉ）ＩＦｎ　　
（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）　・ｆ　　（Ｌｎ　）　　　＜２
）ここで、ｎは１〜Ｎの間の任意の整数である。Ｎは前
）ホしたように、１走査線の分割数である。

（２）式で求めたＤＩＦ’　　（Ｘｉ　、Ｙｊ　）を２
値化閾値を決定づ−るためのパラメータと考える。［（
ｌ　ｎ　）は黒画素数に関連した信号で、ｆ（＋−ｎ）
どしてＣま減少関数を用いるのがよい。例えばｆ　　　
（ｌｙｎ　　）　　＝１　６．／　　＜１−ｎ　　＋　
１　　）　　　　　　　　　（３）を用いる。ここでし
ｎは第ｎ番目の単位領１或内の黒画素数である。ここで
、局所的特徴ｆｆ１ＤＩＦ（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）を大局
的性微量しによりスケーリングする目的は、線画の時に
ＤＩＦ値をより大きくし、階調側の時にはＤＩＦ値をそ
のままか或いは少なくし、局所的特徴量を有効に用いる
ためである。

（２）式によって局所的特徴量である画像信号の微分値
をスケーリングすると、第４図に示した特性は、第５図
にポリように、線画と階調側とに、明確に分離すること
ができる。図より明らかなように、階調側＃２〜＃３と
線画＃１とは、ＤＩＦ′値−１２付近を境にして明確に
９醋されている。

今、ｆ（Ｌｎ）を（３）式で表わすと、階調側ではＬミ
コ６どじて、ｆ（＋−）≧０．５となり、線画ではし≦
１５として平均値をＬ　＝　７とすると［（１−）＝１
．０７となってスケーリングの効果が出てくる。このよ
うにして得られた局所的特１敦吊ＤＩＦ’　　（Ｘｉ　
、Ｙｊ　）のみを用いて２１ｉｆｔ化を行うことができ
る。

ステップ（３） ステップ（２）で求めたスケーリングされた局所的特徴
量を用いて２値化のための閾値を決定する。例えば、第
５図の特性よりＤ　Ｉ　Ｆ’値が１２より大きい場合に
はほとんど階調側と考えて階調画処理用の閾値を用い、
ＤＩＦ’値が１１以下の場合にはほとんど線画を考えて
線画処理用の閾値を用いる。

第６図は、本発明で用いる閾値マトリクスの例を示す図
である。ここでは、画素の濃度レベルが１６値、即ち４
ビツトで表わされる場合を例にとっている。（イ）〜（
ハ）は階調側（中間調画（ｇｌ　）処理用の４×４の閾
値７トリクスを示し、（ニ）。

（ホ）は線画処理用の４×４の閾値マトリクスを示して
いる。ここで、階調処理用の閾値マトリクス（イ）〜（
ハ）のうち、（イ）はベイヤ（Ｂ　ａｙｅｒ）形、（ロ
）は網点形、（ハ）は渦巻き形のそれぞれマトリクスを
示している。尚、線画用閾値マトリクス（ホ）はベイヤ
形ディザを基本にして２〜４の間にレベルがくるように
したもので゛ある。

ステップ（４） ステップ（３）で２値化用の閾値が求まったら、この閾
値に従って画像データを各画素毎に２値化処理する。こ
こで、２値化処理とは複数ビットの画像データを０．１
の２値データに変換することをいう。例えば、画像デー
タを第６図に示すような閾値マトリクスを用いて２値化
するが、階調特性の強い部分には（イ）〜（ハ）に示す
階調画処理用閾値を用い、線画特性の強い部分には（ニ
）。

（ホ）に示す線画処理用閾値を用いる。

ステップ（５） ステップ（４）で求めた２値データを、ＣＲＴ或いはド
ラ１へプリンタ等の出力装置で画像とじて再生する。本
発明によれば、大局的特徴量である黒画素数でスケーリ
ングした局所内時ｔｌｆｆｉを用いて画像信号の２値化
を行っているので、線画と階調画が混在する混在画像で
あっても、画像の劣化を生じることなく良好な画像を再
生することができる。

第７図は、本発明方法を実施づ−るための画像処理装置
の一実施例を示す構成ブロック図である。

図において、１は原稿２から画像情報を読込／υで各画
素ごとに電気信号（画像信号）に変換する固体撮像素子
で例えばＣＣＤ、３はＣＣＤ２の出ノｊを増幅するアン
プ、４は該アンプ３の出力をディジタルデータに変換す
る△／Ｄ変換器である。５は該△／Ｄ変換器４の出力を
ラッチする第１のラッチ、５′は第１のラッチ５の出力
を受けて線画か階調画かを判定する２値化回路、６は第
１のラッチ５の出力をラッチする第２のラッチ、７は第
１のラッチ５の出力を受けて、単位領域ごとの黒画素数
をカラン１〜する黒画素カウンタである。８は第１のラ
ッチと第２のラッチ６の出力を受けて（１）式で示され
る差分演算を行う第１の演算器、９は該第１の演算器８
の出力ＤＩＦと黒画素カウンタ７の出力りを受けて（２
）式で示されるスケーリング演算を行う第２の演算器で
ある。

１０は第２の演算器９の出力ＤｒＦ’　を受けてＤ　Ｉ
　Ｆ’　値に応じたアドレスを選択して出力するアドレ
ス選択回路、１１は該アドレス選択回路１０の出力をア
ドレスとして受（プて当該アドレスに対応した閾値デー
タを出力する閾値ＲＯＭである。

１２はＡ／Ｄ変換器４の出力と閾値ＲＯＭ１１の出力を
受り、画像データの２値化処理を行う２値化回路である
。′２値化回路１２としては、例えばディジタルコンパ
レータが用いられ、該２値化回路１２からは０．１の２
値データが出力される。

このように構成された装置の動作を説明すれば、以下の
とおりである。

原稿２に記録されている混在画像の画像情報は、ＣＣＤ
１により順次スキャンされ、電気信号に変換される。Ｃ
ＯＤ’１の出力は各画素ごとにシリアル信号として出力
され、続くアンプ３で増幅された後、Ａ／Ｄ変換器４で
ＣＣＤ１のスキャン速度に同期してサンプリングされデ
ィジタルデータに変換される。

Ａ／［）変換器４の出力は、第１のラッチ５にラッチさ
れ、第１のラッチ５の出力は第２のラッチ６にラッチさ
れる。従って、第２のラッチ６には第１のラッチ５にラ
ッチされている画素データの１走査線だけ前の対応する
位置の画素データがラッチされていることになる。第２
のラッチ６にラッチされている画素データをＰ（Ｘｉ　
、Ｙｊ　＞。

ｐ＜ｘ　　レー１．Ｙｊ）、第１のラッチ５に格納され
ている画素データをＰ（Ｘｉ　、　Ｙ　、ＤＩ　　）と
する。第１の演算器８は、これら第１及び第２のラッチ
５，６の出力を受けて（１）式で表わされる差分演算 ＩＰ（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）−Ｐ（Ｘ　　ｉ−１、Ｙｊ　
）　ｌ＋ＩＰ’（Ｘｉ　、　Ｙｊ　）−Ｐ（Ｘｉ　、　
Ｙ　ｊ−１）　１を行い、この演算結果を微分値ＤＴＦ
ｎ’（Ｘｉ。

Ｙｊ　）として出力する。

一方、黒画素カウンタ７は、第１のラッチ５の出力を受
けて、１走査線をＮ分割した各！１１位領域内の黒画素
数をカウントＪる。この場合、第１のラップ５の出力は
まだ２値化されていない。そこで出力データをある基準
値を基にして２値化を行った後、黒画素数をカラン１〜
している。第２の演算器９（ま、第１の演算器８の出力
ＤＩＦ（Ｘｉ。

Ｙｊ　）と黒画素カウンタ７の出力１−を受りて、第（
２）式、第〈３）式で表わされるスケーリング演算 ＤＩＦ（Ｘｉ、Ｙｊ）ｘ１６／（Ｌｎ＋１）を行う。そ
の結果をＤＩＦ’　ｎ　　（Ｘｉ　、Ｙｊ　）として出
力する。

アドレス選択回路１０は、第２の演算器９の出力１）Ｉ
Ｆ’　　（Ｘｉ　、’Ｙｊ　）を受Ｌｔ　Ｔ、画ｆｆＤ
　ノ状態に応じた最適なアドレスを出力Ｊ−る。例えば
、ＤＩＦ’値が１２未満の時に（：Ｌ階調画と判断でき
るので階調画処理用の閾値７１〜リクスを選択するアド
レスを出力し、ＤＩＦ’値が１２以−１−の場合には線
画ど判１伍できるので線画処理用の閾仙マトリクスを選
択するアドレスを出力する。

閾値ＲＯＭＩＩは、このようにしで選択されたアドレス
を受（プで対応する領域に格納されている閾値データを
出力する。即ち、階調画処理時には階調画処理用の閾値
が出力され、線画処理時には線画処理用の閾値が出力さ
れる。これら閾値データは、２値化回銘１２に入力され
る。２値化回路１２は、Ａ／Ｄ変換器４から送られてく
る画像データを閾値ＲＯＭＩＩから送られてくる閾値デ
ータを基準値として２値化する。イして、２値化回路１
２からは０．１に変換された２値データが出力される。

この２値データは、図示されていない出力装置く例えば
ＣＲＴやプリンタ）にＪｚっで画像として再生される。

次に、前記したＤＩＦ’　の値について更に説明を加え
る。ＤｒＦ’　＝ＤＩＦｘｆ　　（Ｌ）で、０１Ｆ値は
撮像解像用に依存して決定される。つまり、解像度が高
い程線部も中間調をもつ広い領域として考えられるが、
解（色度が低い時には線部は狭い領域となる。従って、
同じ線幅の画像でも高解像度で画像を入力した場合には
ＤＴＰは小さくなり、Ｌが大きくなる。従って、ＤｒＦ
’　はＪ：り小さくなる。一方、低解像度の場合にはＤ
ＩＦは大きくなり、１つ１−は小さくなる。従って、Ｄ
ＩＦ′は大きくイ≧ることにイｊる。本実施例で示した
値は８ドツト／ｍｍ程度の解像度であり、解（色度を変
えれば、この時の判断値（ＤｒＦ’の判断値）は変わり
１ｑることになることは明白である。

又、本実施例では、ＤＩＦとして微分値を用いたが、基
本的には潤度変化のｉ！ｌ＋　Ｌ／さを知ることにある
。従って、そのような目的の指示であれば何を用いても
よい。例えば、撮伸信号のピーク（一定レベル以上の）
個数等を用いてもよい。

上）ホのｄ１明においては、大局的特徴ｍとして黒画素
数を用いたが、本発明はこれに限るものではなく画像全
体の特徴を示寸ものであれば他の特徴量、例えば白画素
数を用いてもよい。又、局所的特徴用も必ずしも画像信
号の微分値に限る必要はなくその他の特徴量であっても
よい。

上）本の説明においては、２値化のみについて説明した
が、多値（例えば３値、４値）化も同様にして可能であ
る。又、本実施例のにうに、多値化に際しては、ＩＩＩ
的ディザ法のみならず濃度パターン法等を用いることが
可能である。例えば組織的ディザ法を用いる場合には、
第８図に示すようなディザマトリクスを用いて多値化す
ることができる。又、濃度パターン法を用いる場合、１
画素の濃度値をＯ〜４とした時に、１つの画素に対して
第９図に示すような濃度パターンを割当て、多値化する
ことができる。

（発明の効果） 以上詳細にμｍ明したように、本発明によれば、局所的
特徴用量と大局的特徴量の双方を用いて２値化のための
閾値を決定するようにしているので、線画と階調側の混
在する混在画像であっても、両方の画像を損うことなく
共に良’２７に再生Ｍ−ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明方法の一例を示すフローヂャ＝１〜、第
２図は黒画素数の分布特性を示す図、第３図は濃度点の
配置例を示づ図、第４図（３１スヶーリングする前の微
分値ＤＩＦの特１１を示寸図、第５図はスケーリングさ
れた微分値ＤＩＦ’の特性を示す図、第６図は本発明に
用いる闇値７１−リクス例を示す図、第７図は本発明を
実施するための画像処理装置の一実施例を示す構成ブロ
ック図、第８図はディザマトリクス例を示づ図、第９図
は濃度パターン例を示す図である。 １・・・ＣＣＤ　　　　　　　２・・・原稿３・・・ア
ンプ　　　　　　４・・・Ａ／Ｄ変換器５．６・・・ラ
ッチ　　　　５′・・・２値化回路７・・・黒画素カウ
ンタ ８．９・・・演算器 １０・・・アドレス選択回路 １１・・・閾値ＲＯＭ　　　　１２・・・２値化回路特
許出願人　　小西六写真工業株式会社代　　理　　人　
　　弁理士　　井　　島　　藤　　治外１名 第１図 第３図 第４図 ＩＦ 第５図 ＤＩＦ’

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像の局所的特徴量を大局的特徴量でスケーリン
   グし、スケーリングした後の局所的特徴量を用いて多値
   化のための閾値を決定するように構成したことを特徴と
   する画像処理方法。
2. （２）前記局所的特徴量として画像信号の微分値を用い
   たことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像処
   理方法。
3. （３）前記大局的特徴量として単位領域内の黒画素数を
   用いたことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画
   像処理方法。