JPH01296854A - 画像処理装置 - 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】 ［発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は文字部と写真部とが混在した文書画像を、文字
部の解像性と写真部の階調性を高く維持して２値化し得
る画像処理装置に関する。

（従来の技術） コード情報のみならずイメージ情報をも取扱い得る画像
処理装置（文書画像処理装置）では、スキャナ等により
読取入力した文書画像について、例えば文字や線図等の
コントラストの高い画像部分（文字部）を予め設定され
た固定閾値を用いて２値化処理し、また写真等の階調を
有する画像部分（写真部）をデイザ法等の擬似階調の手
法を用いて２値化している。

ちなみに文字部をデイザ法を用いて２値化するとその解
像度が劣化し、また写真部を固定閾値を用いて２値化す
るとその階調性が損われてしまうと云う問題がある。こ
のような不具合を回避するべく、従来ではその画像的特
徴に応じた画像領域に分離し、各領域毎に上述した固定
閾値やデイザ法によって定められる閾値を適応的に用い
てその２値化を行なうものとなっている。

しかして従来では、処理対象画像の局所領域での画像濃
度の最大濃度差ΔＤ　ｍａｘを検出し、この最大濃度差
ΔＤ　ＩｎａＸを所定の閾値Ｔｈと比較して該局所領域
が文字部であるか写真部であるかを識別判定し、その２
値化処理の形態を切替えるものとなっている。

ところがこのような処理方式にあっては、所謂かすれ文
字等の低コントラストの文字部については、ここで検出
される最大濃度差ΔＤｆｆｌａｘの値が小さいので、写
真部であるとして誤識別判定されることがある。この結
果、コントラストの低い文字部の解像性が著しく損われ
ると云う問題が生じた。

例えば第１１図に示すように読取入力された原稿Ｐが、
コントラストの高い文字部Ａ２階調性を有する写真部Ｂ
、そしてかすれ文字等のコントラストの低い文字部Ｃと
からなる場合、上記原稿Ｐの各領域Ａ、Ｂ、Ｃにおける
画像情報の典型的な信号レベルは第１２図に示すように
なる。しかして画像濃度のダイナミックレンジが８ビツ
ト［０〜ＩＮＦ］　ｈで与えられるものとすると、例え
ば（４Ｘ４）画素の局所領域における最大濃度差ΔＤ　
ｗａｘは、上記領域Ａでは［ＤＤ−ＦＰ］ｈ、領域Ｂで
は［１０〜４０］　ｈ　、領域Ｃては［１０〜４０］ｈ
程度となる。この為、判定閾値Ｔｈとして［８０］　ｈ
を用い、 ΔＤｍａｘ　＞Ｔｈ　　　　−・・文字部ΔＤ　ｍａｘ
≦Ｔｈ　　　　・・・写真部として局所領域の画像の種
別を判定すると、前記領域Ｂのみならず領域Ｃまでが写
真部として誤判定されると云う不具合が生じる。また判
定閾値Ｔｈとして［３０］　ｈを用いると、今度は領域
Ｂが文字部として判定され虞れが生じると云う不具合が
生じた。

このように最大濃度差ΔＤ　ＩｎａＸを所定の閾値にて
判定して領域の種別を識別する従来の装置にあっては、
コントラストの低い文字部を含む文書画像等に対して、
その文字部を解像度良く２値化し、また写真部を階調性
良く２値化することが非常に困難である等の問題があっ
た。

（発明が解決しようとする課題） このように従来装置では文字部と写真部とが混在する画
像情報を、文字部に対する解像度および写真部に対する
階調性を同時に満足させなから２値処理するに際し、特
にコントラストの低い文字部が含まれるような場合、そ
の２値化処理の形態を適応的に制御することが非常に困
難である等の問題があった。

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、コントラストの低い文字部が含
まれる画像情報であっても、文字部については解像度良
く、また写真部については階調性良くそれぞれ２値化す
ることのできる画像処理装置を提供することにある。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明に係る画像処理装置は、処理対象画像における注
目画素を含む所定範囲内の画像情報からその特徴情報を
求め、この特徴情報を所定の閾値で弁別して前記注目画
素が形成する画像の種別を判定し、この判定結果に従っ
て前記注目画素の画像情報を２値化する為の閾値を選択
制御するに際して、 前記画像情報からその背景濃度成分を減算して背景除去
する手段と、この背景除去された画像情報から前記所定
範囲内での最大濃度差を求める手段と、上記背景除去さ
れた画像情報から前記所定範囲内での最大濃度または平
均濃度を求める手段と、この最大濃度差を上記最大濃度
または平均濃度で除算する手段とを備え、この最大濃度
または平均濃度で正規化された前記所定範囲内での最大
濃度差の値を前記画像種別判定の為の特徴情報とするこ
とを特徴とするものである。

（作用） 本発明によれば、処理対象画像における注目画素を含む
局所領域としての所定範囲内での最大濃度差の情報から
その画像の種別を識別するに際し、前記処理対象画像の
画像情報からその背景濃度成分（背景濃度レベル）を除
去した後、この背景除去された画像情報の上記所定範囲
内での最大濃度差と最大濃度値（または平均濃度値）と
をそれぞれ求め、この最大濃度値（または平均濃度値）
にて上記最大１ＪＥ１度差を正規化した値をその画像の
特徴情報として画像種別を識別判定するので、文字部分
の画像は背景濃度レベルを基準とした画像情報を形成し
ていると云う性質を有効に利用してその画像種別を識別
判定することが可能となる。

具体的には、文字画像部分であれば背景除去された画像
情報から求められる所定範囲内での最大濃度差と最大濃
度値とが等しくなるから、その文字画像が低コントラス
トであるか否かに拘らず上述した特徴情報からこれを文
字画像であるとして識別することが可能となる。この結
果、種々の文字部と写真部とが混在した文書画像であっ
ても、それらの文字部と写真部とをそれぞれ正確に識別
して２値化の為の閾値をそれぞれ適応的に設定すること
ができるので、文字部については解像度良く、また写真
部については階調性良く２値化処理を施すことが可能と
なる。

（実施例） 以下、図面を参照して本発明の一実施例につき説明する
。

第１図は実施例に係る画像処理装置の概略構成図である
。この画像処理装置はイメージ・スキャナ等の読取装置
にて読取人力された画像情報を、例えば１画素当り８ビ
ツトのディジタル・データとして入力し、これを２値化
するものである。ラインバッファ１はこのような人力画
像情報を一時的に格納して以下に示す画像処理（画像種
別の識別判定と、その識別判定結果に従う２値化処理）
に供する。

入力画像情報の画像種別を識別する識別手段２は上記ラ
インバッファｌから所定のクロックに同期して出力され
る画像情報を入力し、その画像情報からその局所領域に
おける特徴情報を求め、この特徴情報から前記局所領域
の画像の種別を識別判定するものである。この識別判定
結果に従って選択手段（セレクタ）５が選択的に切替え
制御され、第１の閾値発生手段（閾値メモリ）３から与
えられる第１の閾値、または第２の閾値発生手段（閾値
メモリ）４から与えられるデイザ・マトリックス等の第
２の閾値が前記画像情報を２値処理する為の閾値として
選択的に抽出される。そして前記ラインバッファｌから
読出され、遅延手段７を介して所定タイミング遅延され
て比較手段（２値化回路）６に導かれる画像情報が、上
記選択手段（セレクタ）５を介して抽出された閾値にて
２値化処理されて出力される。

尚、ここでは上記第１の閾値は、前記ラインバッファ１
から読出される画像情報を入力する最大・最小値検出回
路８にて求められる所定範囲内での画像情報の最大濃度
値Ｄ　ａ＋ａｘおよび最小濃度値Ｄ　ｗｉｎとに従い、
動的閾値算出回路９にて入力画像情報に応じて動的に求
められるものとなっている。

ここで上記画像種別の識別処理を実行する識別手段２は
、第１図に示すようにラインバッファｌから読出される
画像情報から、その背景濃度成分（濃度レベル）ｄｂａ
ｃｋを除去する背景除去回路２０、この背景除去された
画像情報を平滑化する平滑化回路２１．　　この平滑化
された画像信号からそのエツジ成分の強調処理を行なう
エツジ強調回路２２．更にこのエツジ強調回路２２にて
エツジ強調処理が施された画像情報から所定の局所領域
における最大濃度値ｄ　ｌｌ１ａｘおよび最小濃度値ｄ
ＩＩＩＩｎをそれぞれ求める最大・最小値検出回路２３
を備えている。

この識別手段２における減算回路２４は、上記最大・最
小値検出回路２３にて求められた所定局所領域内での最
大濃度値ｄ　ｍａｘと最小濃度値ｄ　ｍｉｎとの差を求
めてその最大濃度差Δｄ　１ＩｌａＸを算出するもので
ある。このようにして求められた最大濃度差Δｄ　＋ｍ
ａｘが除算回路２５に与えられ、前記最大・最小値検出
回路２３にて求められた最大濃度値ｄＩＩｌａｘにて割
算することで正規化され、この正規化された最大濃度差
（Δｄ　ｍａｘ　／　ｄ　ｍａｘ　）が上記局所領域に
おける画像の特徴情報として求められる。そしてこの特
徴情報（最大濃度で正規化された最大ｉＨ度差）が比較
回路２６にて所定の閾値Ｔｈと比較され、その画像の種
別が識別判定される。そしてこの識別判定結果が前述し
た画像情報を２値化処理する為の閾値を設定する選択制
御信号として前記セレクタ５に与えられるように構成さ
れる。

尚、平均値算出回路２７にて上記背景除去された画像情
報の前記局所領域における平均濃度値ｄａを求め、前述
した最大濃度値ｄＩＩｌａｘに代えてこの平均濃度値ｄ
ａを除算回路２５に与えて前述した局所領域における最
大濃度差へｄ　１ｌｌａｘを正規化するようにしても良
い。つまり特徴情報を（Δｄｍａｘ／ｄａ）として求め
るようにしても良い。

即ち、このように構成された識別手段２では、その処理
概念を第２図に示すように、成る背景濃度レベルに対し
て各画像領域に応じた画信号レベルの画像情報として示
される第２図（ａ）に示すような処理対象画像に対して
、同図（ｂ）に示すようにその背景濃度成分を除去し、
この背景濃度レベルが除去さ杵た背景除去画像について
その局所領域における画像の特徴情報を求めるものとな
っている。しかしてこのような背景除去画像について、
その局所領域における最大濃度差Δｄ　ｍａｘと最大濃
度値ｄ　ｎａｘとをそれぞれ求めれば、文字部分の画像
であればその最小濃度レベルが前述した背景濃度レベル
を除去した値となることから上記最大濃度差Δｄ　ｌｌ
１ａｘと最大濃度値ｄ　ｗａｘとがほぼ同じ値として求
められる。これに対して写真部分の画像であれば、局所
領域での濃度値変化が少ないことからその最大濃度差Δ
ｄ　ｍａｘは、そのときの最大濃度値ｄ　ｌｌ１ａｘよ
りも小さな値となることが殆んどでありる。この結果、
背景除去画像の局所領域についてそれぞれ求められる最
大濃度差Δｄ　ｍａｘを、そこでの最大濃度値ｄ　ｌ１
ａｘにて正規化した値を特徴情報として求めれば、各画
像領域での特徴情報は第２図（Ｃ）に示すような値をと
ることになる。つまり文字画像領域では、そのコントラ
ストに拘らずほぼ“１”なる値の特徴情報が得られ、こ
れに対して写真画像領域では“１”よりも相当小さい値
の特徴情報が得られることになる。

識別手段２ではこのような画像の種別に応じた特徴を示
す情報から、上述した如くその画像の種別を識別判定し
、その局所領域の画像情報を２値化する為の閾値を選択
制御するものとなっている。

第３図は上記識別手段２における画像処理単位として局
所領域の概念を示す図である。この実施例では処理対象
画像における注目画素（図中斜線部で示す）に対して、
その注目画素を含む（４Ｘ４）画素の領域を所定の局所
領域として前述した画像種別の識別を行なうように識別
手段２が構成される。第５図は識別手段２における前処
理部としての背景除去回路２０．平滑化回路２１．およ
びエツジ強調回路２２の回路部分を詳しく示したもので
ある。

上述した如く画像の特徴情報の抽出処理を注目画素を含
む（４Ｘ４）画素を所定の局所領域として行なうべく、
ここでの平滑化処理およびエツジ強調処理が、例えば（
ＳＸＳ）画素の領域を対象として行なわれるものとする
と、この第５図に示されるようにラインバッファ１とし
ては８ラインバツフアが用いられる。この８ラインバツ
フア１から列方向に８画素単位で並列に読出される画像
情報に対して前記背景除去回路２０は、その背景濃度レ
ベルをそれぞれ減算し、背景除去画像を求める。尚、こ
の背景除去回路２０で減算される背景濃度レベルは、例
えば処理対象画像の隅部で、且つ所定の範囲に亙って画
像信号変化がない部分での濃度値等として求められる。

また処理対象画像に対して対話的に背景部分を指定し、
その指定領域での濃度値を求めて背景濃度レベルとして
も良い。

さてこのような背景除去回路２ｏにて背景除去処理され
た処理対象画像を人力する前記平滑化回路２１は、例え
ば（３Ｘ３）のメデイアンフィルタを実現する６の平滑
回路２１ａ、２１ｂ、〜２１ｒによって構成され、また
エツジ強調回路２２はラプラシアンフィルタを用いた４
つの回路２２ａ、２２ｂ、〜２２ｄによって構成される
。

しかして８ラインバツフア１に格納された１画素当り８
ｂｉｔの画像情報は、例えば第７図にそのタイミング・
チャートを示すように所定周期のクロックＣＬＫに従っ
て８画素単位で並列に読出され、背景除去回路２０を介
して時系列に平滑化回路２１に人力される。平滑化回路
２１を構成する複数（６個）の平滑回路２１ａ、２１ｂ
、〜２１ｆ’は、列方向に隣接する３画素の画像情報を
それぞれ時系列に入力し、（３Ｘ３）画素単位でその平
滑処理を実行するものである。

これらの各平滑回路２１ａ、２１ｂ、〜２１ｆおける平
滑化処理は、第４図に示すように（３Ｘ３）画素の濃度
をソートしたとき、その中央に位置する濃度（ここでは
５番目の濃度）を平滑化された基準画素の濃度とするこ
とにより行なわれる。具体的には第１のクロック時に第
６図に示す　（Ｊ−３）列（１−３）行の画素から　（
Ｊ−３）列　（＋４４）行の画素までの８画素の情報を
並列的に入力し、隣接する３画素間でそれぞれその画像
情報を平滑化する。続いて第２のクロック時には　（Ｊ
−２）列　（＋−３）行の画素から（Ｊ−３）列（＋＋
４）行の画素までの８画素の情報を入力し、第３のクロ
ック時には　（Ｊ−１）列　（＋−３）行の画素から　
（Ｊ−３）列（１＋４）行の画素までの８画素の情報を
入力する。そして列方向に隣接する３画素の平滑化情報
が得られる都度、それらの間で再び平滑化処理を施し、
これにより画像情報を平面的（２次元的）に平滑化する
。

このようにして平滑化された画像情報がＳ［ＪＭなるタ
イミングでエツジ強調回路２２に入力される。

このエツジ強調回路２２は上下左右に隣接する画素との
間の平滑化された基準画素の濃度差から、基準となる画
素を中心とする（３Ｘ３）画素領域内の画素情報に対し
て、ラプラシアン・フィルタによるエツジ強調処理を次
のようにして施すものである。

Ｇ　（＋＋１．Ｊ）　−Ｆ　（１＋１．Ｊ）−２Ｆ（＋
、Ｊ）但し、 ２Ｆ　（＋、Ｊ）　−Ｆ　（１＋ｌ、Ｊ）　＋　Ｆ　（
１−１，Ｊ）＋　Ｆ　（１，＋＋１）　　＋　Ｆ　（１
，Ｊ−１）−４ｘ　Ｆ　（Ｉｉ） であり、Ｆ　（＋、Ｊ）は１行Ｊ列の人力画像信号。

２Ｆ（１，Ｊ）は入力画像Ｆ　（１，Ｊ）の２次微分で
あるラプラシアンを示している。

このラプラシアン処理によってエツジ強調処理が施され
た画像情報が、第６図に示すＥＤＧＩのタイミングで次
段の最大・最小値検出回路２３に与えられる。

さてこの最大・最小値検出回路２３は、第７図に示すよ
うにセレクタ２３ａと、比較器２３ｂ、２３ｃ、〜２３
１１を主体として構成される。セレクタ２３ａは、第８
図にその動作タイミングを示すようにクロックＣＬＫを
受けて動作する２ｂｉｔカウンタ２３ｈの制御を受けて
前記エツジ検出回路２２からクロックＣＬＫに同期して
４画素単位で入力される画像情報を比較器２３ｂ、２３
ｃ、２３ｄ、２３ｅに順次列方向単位で分配するもので
ある。

これらの比較器２３ｂ、２３ｃ、２３ｄ、２３ｅによっ
て画像情報が４画素単位でそれぞれ列方向に比較され、
その列における最大濃度と最小濃度とがそれぞれ求めら
れる。

次段の比較器２３ｒ、２３ｇは、上記比較器２３ｂ、２
３ｃ。

２３ｄ、２３ｅからの信号をＥＤＧ２のタイミングで入
力し、列方向にそれぞれ求められた最大値と最小値とを
行方向に比較し、その中の最大値と最小値とを求めるも
のである。以上の比較処理によって（４Ｘ４）画素の領
域内における濃度の最大値ｄ　ｍａｘと最小値ｄ　ｗｉ
ｎとがそれぞれ求められる。

前述した減算回路２４はこのようにして求められた濃度
の最大値ｄ　１ｌＩａｘおよび最小値ｄ　１ｎを入力し
、 Δｄｍａｘ　−ｄｍａｘ　−ｄｍｉｎ として上記（４Ｘ４）画素領域における最大濃度差Δｄ
　ｌ１ａｘを算出する。

このような最大濃度差Δｄ　ｍａｘを上記最大濃度ｄ　
１ｌａＸで除算することにより、前述した特徴情報が求
められ、（Δｄ　１ｌａｘ　／　ｄ　ｗａｘ　）なる値
が比較回路２６に与えられてその画像種別の判定に供さ
れる。

この判定は（Δｄｍａｘ　／　ｄｍａｘ　）なる画像の
特徴を示す値を所定の閾値Ｔｈと比較することにより行
なわれ、 Δｄ　ａ＋ａｘ　／　ｄ　ｆｆ１ａｘ＞　Ｔｈ　　　−
・・文字領域の画素Δｄ　ｌ１ａｘ／　ｄ　ｍａｘ≦Ｔ
ｈ　　　・・・非文字領域の画素として行なわれる。以
上のようにして局所的な所定範囲内での注目画素が構成
する画像の種別か識別判定され、この判定結果に従って
前記セレクタ５による閾値の選択が制御される。

尚、セレクタ５による選択に供される第１の閾値は動的
閾値算出手段９により、その画像情報に応じて生成され
る。具体的には前記識別手段２における最大・最小値検
出回路２３と同様に構成される最大・最小値検出回路８
で求められた最大濃度値Ｄ　ａ＋ａｘと最小濃度値Ｄｌ
Ｉｌｌｎとに従い、画像情報を２値化する為の閾値Ｂｈ
を、例えば Ｂｈ　＝　（Ｄｍａｘ　＋Ｄｍｉｎ　）　／　２として
動的に求められる。尚、この最大・最小値検出回路８は
、前述した最大・最小値検出回路２３とは異なって背景
除去処理が施されない画像情報（ラインバッファ１から
出力される画像情報）について、上記局所領域における
最大濃度値Ｄ　ｗａｘと最小濃度値Ｄ　ｗｉｎとをそれ
ぞれ求めることになる。これに対して写真部分を２値化
処理する為の第２の閾値としては、例えば第１０図に示
すようなデイザパターン情報（デイザマトリックス）と
して与えるようにすれば良い。このような閾値Ｂｈ　　
（第１の閾値）またはデイザパターンにより示される閾
値（第２の閾値）が前述した識別判定結果に基づいてセ
レクタ５を介して選択的に抽出され、前記画像情報の２
値処理が行なわれる。

か（してこのように構成された本装置によれば、最大濃
度差の値が小さく、低コントラストの文字画像であって
も、背景濃度成分を除去した画像としてその特徴情報を
抽出すれば、その文字画像にあってはその最大濃度差と
最大濃度値とがほぼ同じ値を持つと云う特徴を有効に利
用して、上記低コントラストな文字画像であっても確実
に文字部として判定し、文字部の２値化に適切な閾値を
設定することができる。

つまり背景除去した画像の局所領域における最大濃度差
Δｄ　ａ＋ａｘを、その局所領域で最大濃度値ｄ　ｍａ
ｘにて正規化し、（Δｄａ＋ａｘ　／ｄｍａｘ　）なる
値を評価値として画像の種別を判定しているので、局所
領域でのコントラスト（濃度差）に拘らず文字画像とし
ての顕著な特徴情報が現われるか否かにより非常に信頼
性良く画像種別の識別を行ない得る。この結果、複数種
類の情報が存在する文書画像であっても、文字部につい
ては解像度良（２値化することができ、また写真部につ
いては階調性良く２値化することができる。

ところで上述した実施例では、局所領域の最大濃度差Δ
ｄ　ｍａｘをその最大濃度値ｄ　ｍａｘにて正規化した
が、前述したようにその局所領域での平均濃度値ｄａに
て上記最大濃度差Δｄ　ｆｆ１ａｘを正規化し、その特
徴情報を抽出するようにしても良い。

この場合には、例えば第９図に示すようにセレクタ２７
ａと、加算器２７ｂ、２７ｃ、　〜２７ｄを主体として
構成される平均値算出回路２７を用いるようにすれば良
い。

即ち、クロックＣＬＫを受けて動作するＺｂｌｔカウン
タ２７ｈの制御を受けて動作するセレクタ２３ａにて、
前記エツジ検出回路２２からクロックＣＬＫに同期して
４画素型位で入力される画像情報を加算器２７ｂ、２７
ｃ、２７ｄ、２７ｅに順次列方向単位で分配し、その列
における濃度の加算値をそれぞれ求める。その後、これ
らの各加算器２７ｂ、２７ｃ、２７ｄ、２７ｅにてそれ
ぞれ求められた濃度加算値を次段の加算器２７［’にて
行方向に４画素分加算し、（４Ｘ４）画素の領域内にお
ける濃度の総和を求める。この濃度総和値を除算器２７
ｇにてその画素数［１６］にて除算することで、上記領
域内での平均濃度値ｄａを求めるようにすれば良い。こ
のような平均濃度値ｄａを用いて前述した最大濃度差Δ
ｄ　１ｌＩａｘを正規化するようにすれば、文字画像部
分ではその特徴情報の値は概ね［１］となる。これに対
して写真部分では、その特徴情報の値は一般的には［１
１未満の値となることから、前述した実施例と同様にし
てその画像種別を高精度に識別することが可能となる。

尚、本発明は上述した実施例に限定されるものではない
。例えば局所領域の大きさを処理対象画像に応じて可変
設定するように装置を構成することもできる。また閾値
の適応的な発生手段も種々変形可能であり、写真部の２
値化に用いるデイザ・パターンも特に限定されない。ま
たそのデイザ・マトリックスの大きさも限定されるもの
ではなく、デイザ・パターンもドツト分散型に閾値配置
することのみならずドツト集中形式で閾値配置すること
も可能である。更には実施例では読取入力された画像情
報からそのまま濃度情報を求めたが、この量を画像濃度
（反射率の逆数の対数）に変換した値を用いてその特徴
量を求めることも可能である。その他、本発明はその要
旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することが可能
である。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、処理対象画像の情
報からその背景濃度成分を除去した後、この背景除去さ
れた画像情報からその特徴情報を検出しているので、そ
の画像種別を高精度に、信頼性良く識別することが可能
となる。この結果、文字部についてはそのコントラスト
の如何んに拘らず解像度良く２値化することができ、ま
た写真部については階調性良く２値化することができる
等の実用上多大なる効果が奏せられる。そして、各種の
画像処理の基礎となる２値化画像を高品質に得、その処
理効率の向上を図ることが可能となる等の多大なる効果
が奏せられる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例に係る画像処理装置の概略構
成図、第２図は実施例装置における画像種別の識別処理
の概念を示す図、第３図は画像種別を識別する為の局所
領域の概念を示す図、第４図はラプラシアン・フィルタ
の処理概念を示す図、第５図は実施例装置における識別
手段の前処理部の構成例を示す図、第６図は前処理部の
動作タイミングを示す図、第７図は実施例装置における
最大・最小値計算回路の構成例を示す図、第８図は最大
・最小値計算回路の動作タイミングを示す図、第９図は
平均値算出回路の構成例を示す図、第１０図はデイザ・
パターンの例を示す図である。 そして第１１図は処理対象となる文書画像の例を示す図
で、第１２図は第１１図に示す処理対象画像の典型的な
画像信号の濃度レベルを示す図である。 １・・・ラインバッファ、２・・・識別手段、３・・・
第１の閾値発生手段（閾値メモリ）、４・・・第２の閾
値発生手段（閾値メモリ）、５・・・セレクタ、６・・
・比較器（２値化回路）、８・・・最大・最小値算出回
路、９・・・動的閾値算出回路、２０・・・背景除去回
路、２１・・・平滑化回路、２２・・・エツジ強調回路
、２３・・・最大・最小値検出回路、２４・・・減算回
路、２５・・・除算回路、２６・・・比較回路、２７・
・・平均値算出回路。 出願人代理人　弁理士　鈴江武彦 第９　口 第１０口 ２　Σ　Φ　０　α −　　フ　　０　　０　　　＋

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 処理対象画像における注目画素を含む所定範囲内の画像
   情報からその特徴情報を求め、この特徴情報を所定の閾
   値で弁別して前記注目画素が形成する画像の種別を判定
   し、この判定結果に従って前記注目画素の画像情報を２
   値化する為の閾値を選択制御するに際し、 前記画像情報からその背景濃度成分を減算して背景除去
   し、この背景除去された画像情報から前記所定範囲内で
   の最大濃度差と前記所定範囲内での最大濃度または平均
   濃度をそれぞれ求め、この最大濃度差を上記最大濃度ま
   たは平均濃度で正規化した値を前記画像種別判定の為の
   特徴情報とすることを特徴とする画像処理装置。