JPH02115988A - 網点領域検出方法 - Google Patents
網点領域検出方法Info
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- JPH02115988A JPH02115988A JP63268312A JP26831288A JPH02115988A JP H02115988 A JPH02115988 A JP H02115988A JP 63268312 A JP63268312 A JP 63268312A JP 26831288 A JP26831288 A JP 26831288A JP H02115988 A JPH02115988 A JP H02115988A
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- pixel
- pole
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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。
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〕
複写機やファクシミリなどにおいて、網点で表現した写
真や絵などの網点画と文字などの線画とが混在している
画像を再生する場合、再生画像の品質を向上するために
網点写真などの網点領域に対してはモアレ除去の処理を
、また文字などの線画領域に対しては鮮鋭化処理などを
行なうことが望ましい。また、このような網点画と線画
の混在している画像を伝送する場合においても、データ
圧縮率の向上などを図るため、それぞれの画像領域の特
性に応じた処理を行った後で符号化処理などを施すこと
が望ましい。
真や絵などの網点画と文字などの線画とが混在している
画像を再生する場合、再生画像の品質を向上するために
網点写真などの網点領域に対してはモアレ除去の処理を
、また文字などの線画領域に対しては鮮鋭化処理などを
行なうことが望ましい。また、このような網点画と線画
の混在している画像を伝送する場合においても、データ
圧縮率の向上などを図るため、それぞれの画像領域の特
性に応じた処理を行った後で符号化処理などを施すこと
が望ましい。
本発明は、上記した種々の画像処理を行なう際に画像中
の網点領域と線画領域とを自動的に判定して分離するた
めの網点領域分離方式に関する。
の網点領域と線画領域とを自動的に判定して分離するた
めの網点領域分離方式に関する。
網点画と線画の混在する画像中から網点領域を分離する
ための一方法として、上野の提案による方法がある（上
野：“網点写真のドツトプリンタによる再現”沖電気研
究開発第１３２号Ｖｏ１．５３Ｎα４参照）。
ための一方法として、上野の提案による方法がある（上
野：“網点写真のドツトプリンタによる再現”沖電気研
究開発第１３２号Ｖｏ１．５３Ｎα４参照）。
この方法は、第７図にその処理の流れを示すように、ラ
スクスキャンにより原画の画像データをディジタル多階
調信号として取り出し、ラスク上で前後に隣接する画素
間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を作り、この
差分信号から下記（ｉ）〜（ｉｉ）のいずれかの条件を
満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点として第
８図（ａ）（ｂ）のように検出する。
スクスキャンにより原画の画像データをディジタル多階
調信号として取り出し、ラスク上で前後に隣接する画素
間の明暗の濃度差を算出してその差分信号を作り、この
差分信号から下記（ｉ）〜（ｉｉ）のいずれかの条件を
満たす画素を濃度変化の山または谷を示す極点として第
８図（ａ）（ｂ）のように検出する。
（ｉ）差分の符号が前後で変わったときの画素（第８図
（ａ））を極点とする。
（ａ））を極点とする。
（ｉｉ）差分が零の前後で差分値の符号が変わったとき
の画素（第８図（ｂ））を極点とする。
の画素（第８図（ｂ））を極点とする。
（ｉｎ）前の極点との間隔が予め定めた閾値Ｌ ｔｈ。
となったときの画素（図示なし）を極点とする。
上記のようにして得られた極点情報に基づき、下記（ｉ
ｖ）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点領域と判定
する。
ｖ）（ｖ）の条件を同時に満たすときに網点領域と判定
する。
（ｉｖ）極点間の区間長Ｌ（ｉ）が予め定めた閾値Ｌｔ
ｈ＋ とＬ ｔｈ！の範囲内にあるとき。すなわち Ｌｔｈ＋ ＜ Ｌ （ｉ） ＜ Ｌｔｈｚ（ｖ）現位置
の区間長Ｌ（ｉ）とその１つ前の区間長Ｌ （ｉ−１）
との差が予め定めた閾値し５、。
ｈ＋ とＬ ｔｈ！の範囲内にあるとき。すなわち Ｌｔｈ＋ ＜ Ｌ （ｉ） ＜ Ｌｔｈｚ（ｖ）現位置
の区間長Ｌ（ｉ）とその１つ前の区間長Ｌ （ｉ−１）
との差が予め定めた閾値し５、。
内にあるとき。すなわち
ｌ Ｌ （ｉ） −Ｌ （ｉ−１） ｌ≦Ｌ ｔｈ３そ
して、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出力を
線画に対応した信号か、網点に対応した信号にする。
して、上記判定結果に基づき、それぞれの画素の出力を
線画に対応した信号か、網点に対応した信号にする。
上記従来方法は、網点領域には濃度レベルの山と谷の極
点が規則的に現れることを前提として画像中から網点を
分離するものであるが、一般に網点部以外の文字部や連
続階調写真部にも多くの極点が存在するため、上記方法
によるときは十分に高い分離率を望めないという問題が
あった。
点が規則的に現れることを前提として画像中から網点を
分離するものであるが、一般に網点部以外の文字部や連
続階調写真部にも多くの極点が存在するため、上記方法
によるときは十分に高い分離率を望めないという問題が
あった。
また、ラスクスキャンライン上に並ぶ前後の画素の一次
元的な比較によって検出を行っているため、網点率の低
い網点部、あるいは逆に網点率の高い網点部、原稿が回
転するなどしてスクリーン角が水平方向からずれた網点
部などにおいては極点間の区間長Ｌ（ｉ）が長くなって
しまい、文字部との分離が困難になるという問題もあっ
た。
元的な比較によって検出を行っているため、網点率の低
い網点部、あるいは逆に網点率の高い網点部、原稿が回
転するなどしてスクリーン角が水平方向からずれた網点
部などにおいては極点間の区間長Ｌ（ｉ）が長くなって
しまい、文字部との分離が困難になるという問題もあっ
た。
本発明は、上記問題を解決するために、ディジタル多階
調入力画像の各画素点にＭ×Ｍ画素からなるマトリック
スを順次適用し、該マトリックスの中心画素の濃度レベ
ルが当該マトリックス内の他の画素の濃度レベルに比べ
て最大または最小であり、かつ当該中心画素の濃度レベ
ルと該中心画素を中にして対称の位置にある他の２つの
画素の濃度レベルの平均値との差の絶対値が一定閾値よ
りも大きいときに、当該中心画素を濃度変化の山または
谷を与える極点として検出し、Ｎ×Ｎ画素（Ｎ＞Ｍ）か
らなるブロックを単位としてブロック内の山を示す極点
画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計数し、計数値
の大きい側の極点画素を当該ブロックの極点画素数とし
、注目ブロックの極点画素数とその周囲ブロックの極点
画素数の関係から当該注目ブロック内の所定の画素が網
点領域に属するか否かを判定するようにした。
調入力画像の各画素点にＭ×Ｍ画素からなるマトリック
スを順次適用し、該マトリックスの中心画素の濃度レベ
ルが当該マトリックス内の他の画素の濃度レベルに比べ
て最大または最小であり、かつ当該中心画素の濃度レベ
ルと該中心画素を中にして対称の位置にある他の２つの
画素の濃度レベルの平均値との差の絶対値が一定閾値よ
りも大きいときに、当該中心画素を濃度変化の山または
谷を与える極点として検出し、Ｎ×Ｎ画素（Ｎ＞Ｍ）か
らなるブロックを単位としてブロック内の山を示す極点
画素数と谷を示す極点画素数をそれぞれ計数し、計数値
の大きい側の極点画素を当該ブロックの極点画素数とし
、注目ブロックの極点画素数とその周囲ブロックの極点
画素数の関係から当該注目ブロック内の所定の画素が網
点領域に属するか否かを判定するようにした。
Ｍ×Ｍ画素のマトリックスからなる局所的な二次元の極
点検出パターンを用いて画素の極点を検出し、さらに、
Ｎ×Ｎ画素のブロックからなる局所的な二次元の網点検
出パターンを用いて注目ブロック内の所定の画素が網点
部に属するか否かを検出するので、ラスクスキャンライ
ン上に並ぶ前後の画素の一次元的な比較だけで網点の分
離を行う従来法に比べ、より正確に網点を分離できる。
点検出パターンを用いて画素の極点を検出し、さらに、
Ｎ×Ｎ画素のブロックからなる局所的な二次元の網点検
出パターンを用いて注目ブロック内の所定の画素が網点
部に属するか否かを検出するので、ラスクスキャンライ
ン上に並ぶ前後の画素の一次元的な比較だけで網点の分
離を行う従来法に比べ、より正確に網点を分離できる。
第２図は本発明方式を適用して構成した網点領域分離装
置の実施例を示す。
置の実施例を示す。
なお、説明を簡単にするため、処理画像として白黒画像
を用いた場合を例にとって述べる。カラー画像に適用し
たい場合には、ＣＲＴ表示、印刷表示など、再生画像の
表示形式に応じてカラー原画をＲＧＢあるいはＹＭＣな
との三原色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離
処理を行えばよい。
を用いた場合を例にとって述べる。カラー画像に適用し
たい場合には、ＣＲＴ表示、印刷表示など、再生画像の
表示形式に応じてカラー原画をＲＧＢあるいはＹＭＣな
との三原色に分解し、各色ごとに本発明による網点分離
処理を行えばよい。
第２図において、入力画像信号部１は、網点写真などの
網点画と文字などの線画とが混在する原画像をラスクス
キャンして濃度レベルに対応した輝度信号からなるディ
ジタル多階調入力画像信号に変換し、少なくとも以後の
分離処理に必要なスキャンライン分、例えばＮＸ３スキ
ャンライン分（Ｎは後述する網点検出のためのＮ×Ｎ画
素からなる単位ブロックの画素サイズ）をラインメモリ
などに格納する回路である。
網点画と文字などの線画とが混在する原画像をラスクス
キャンして濃度レベルに対応した輝度信号からなるディ
ジタル多階調入力画像信号に変換し、少なくとも以後の
分離処理に必要なスキャンライン分、例えばＮＸ３スキ
ャンライン分（Ｎは後述する網点検出のためのＮ×Ｎ画
素からなる単位ブロックの画素サイズ）をラインメモリ
などに格納する回路である。
極点検出部２は、上記入力画像信号部ｌから送られてく
るディジタル多階調入力画像の各画素に対して予め定め
たＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを順次適用し、当該
マトリックスの中心画素が濃度変化の山または谷を示す
極点であるが否かを周囲の画素との濃度関係から検出す
る回路である。
るディジタル多階調入力画像の各画素に対して予め定め
たＭ×Ｍ画素からなるマトリックスを順次適用し、当該
マトリックスの中心画素が濃度変化の山または谷を示す
極点であるが否かを周囲の画素との濃度関係から検出す
る回路である。
この極点検出部２における極点検出条件としては、下記
の条件（Ｉａ）および（Ｉ ｂ）がＡＮＤ条件として採
用され、局所的な二次元の極点検出パターンによる検出
が行われる。
の条件（Ｉａ）および（Ｉ ｂ）がＡＮＤ条件として採
用され、局所的な二次元の極点検出パターンによる検出
が行われる。
占 １ａ
第３図（ａ）［有］）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からな
るマトリックスの中心画素ｍ０の濃度レベルが当３１
Ｍ Ｘ Ｍ画素領域内の他のすべての画素ｍ１〜ｍ、の
濃度レベルよりも大きいがまたは小さいときに、当該中
心画素ｍ０を極点として検出する。すなわち、 ｍｏ ＞ｍ、 〜ｍ。
るマトリックスの中心画素ｍ０の濃度レベルが当３１
Ｍ Ｘ Ｍ画素領域内の他のすべての画素ｍ１〜ｍ、の
濃度レベルよりも大きいがまたは小さいときに、当該中
心画素ｍ０を極点として検出する。すなわち、 ｍｏ ＞ｍ、 〜ｍ。
または
ｍ、、＜ｍ、〜ｍ。
占 −１ｂ
第３図（ａ）（ｂ）に示すように、Ｍ×Ｍ画素からなる
マトリックスの中心画素ｍ０の濃度レベルと該中心画素
を中にして対称の位置にある他の２つの画素の濃度レベ
ルの平均値との差の絶対値が一定閾値ΔｍＴ、よりも大
きいときに、当該中心画素ｍ０を濃度変化の山または谷
を与える極点として検出する。すなわち、中心画素ｍ、
を中にして対称の位置にある他の２つの画素をｍ、。
マトリックスの中心画素ｍ０の濃度レベルと該中心画素
を中にして対称の位置にある他の２つの画素の濃度レベ
ルの平均値との差の絶対値が一定閾値ΔｍＴ、よりも大
きいときに、当該中心画素ｍ０を濃度変化の山または谷
を与える極点として検出する。すなわち、中心画素ｍ、
を中にして対称の位置にある他の２つの画素をｍ、。
ｍ、とするとき、
２ｍｏ ｍ＠ ｍｂ ≧Δｍ？。
具体的な例を挙げれば、第３図（ａ）の場合、２ｍａ
ｍ＋ ｍｓ ≧ΔｍＴ。
ｍ＋ ｍｓ ≧ΔｍＴ。
２ｍｏ−ｍ、−Ｉｔ ≧ΔｍｔＨ
２ｍｏ −ｍｌ −ｆｎ６ ≧ΔｍＴ。
２ ｍ ｏ ｍ ａ ｍ ｓ ≧ΔｍＴＨであり
、また第３図（ｂ）の場合、 ２ｍｏ −ｍｓ −ｍｔｚ ≧ΔｍＴ。
、また第３図（ｂ）の場合、 ２ｍｏ −ｍｓ −ｍｔｚ ≧ΔｍＴ。
Ｉ ２ｍｏ ｍｓ ｍａｔ ≧Δｍｔ。
２ｍｏ ｍｌ ｍｚｎｌ≧ΔｍＴ。
２ｍｏ ｒｎ７ ｍａｉｌ≧Δｍ？。
である。
網点領域検出部３は、Ｎ×Ｎ画素（但し、Ｎ〉Ｍ）から
なるブロックＢ、例えば第４図に示すような９×９画素
サイズ（Ｎ＝９）からなるブロックＢを単位として画像
を分割し、各ブロックごとに山を示す極点画素数と谷を
示す極点画素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側の
極点画素数を当該ブロックの極点画素数として決定した
後、第５図に示す注目ブロックＢ０の極点画素数Ｐ０と
、これを囲む上下左右斜めの各周囲ブロックＢ、〜Ｂ、
の各極点画素数Ｐとの関係から当該注目ブロックＢ、の
中心画素ｎｏ （第４図参照）、あるいは当該ブロッ
クＢ０内の全ての画素ｎ０〜ｎ８゜が網点領域に属する
か否かを判定する回路である。
なるブロックＢ、例えば第４図に示すような９×９画素
サイズ（Ｎ＝９）からなるブロックＢを単位として画像
を分割し、各ブロックごとに山を示す極点画素数と谷を
示す極点画素数をそれぞれ計数し、計数値の大きい側の
極点画素数を当該ブロックの極点画素数として決定した
後、第５図に示す注目ブロックＢ０の極点画素数Ｐ０と
、これを囲む上下左右斜めの各周囲ブロックＢ、〜Ｂ、
の各極点画素数Ｐとの関係から当該注目ブロックＢ、の
中心画素ｎｏ （第４図参照）、あるいは当該ブロッ
クＢ０内の全ての画素ｎ０〜ｎ８゜が網点領域に属する
か否かを判定する回路である。
この網点領域検出部４における網点検出条件としては、
１画素づつ処理を実行するか、あるいはｌブロックづつ
処理を実行するかにより、下記条件（Ｉｌａ）〜（Ｉｌ
ｄ）のいずれかが採用され、局所的な二次元の網点検出
パターンによる検出が行われる。
１画素づつ処理を実行するか、あるいはｌブロックづつ
処理を実行するかにより、下記条件（Ｉｌａ）〜（Ｉｌ
ｄ）のいずれかが採用され、局所的な二次元の網点検出
パターンによる検出が行われる。
Ｎ×Ｎ画素のブロックＢを１画素づつ移動しながら網点
分離処理を実行する場合 占 Ｉ［ａ 第５図に示すように、注目ブロックＢｏと周囲ブロック
Ｂ１〜Ｂ、において、極点画素数Ｐが所定の閾値ＰＴＨ
以上であるブロックＢが所定の閾値８１８以上存在する
ときに、当該注目ブロックＢ０の中心画素ｎｏ （第
４図参照）を網点部として検出する。すなわち、 ［Ｐ ＞ Ｐ Ｔ Ｈのブロックの数ΣＢｌ＞ＢｙＨ占
ｎｂ 第５図に示すように、注目ブロックＢ０と周囲ブロック
Ｂ１〜Ｂ、において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロッ
ク８１〜Ｂ８との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総
和Σ１ΔＰ１が所定の閾値ΔＰ？Ｈ以下であるときに、
当該注目ブロックＢ０内の中心画素ｎ０を網点部とする
。
分離処理を実行する場合 占 Ｉ［ａ 第５図に示すように、注目ブロックＢｏと周囲ブロック
Ｂ１〜Ｂ、において、極点画素数Ｐが所定の閾値ＰＴＨ
以上であるブロックＢが所定の閾値８１８以上存在する
ときに、当該注目ブロックＢ０の中心画素ｎｏ （第
４図参照）を網点部として検出する。すなわち、 ［Ｐ ＞ Ｐ Ｔ Ｈのブロックの数ΣＢｌ＞ＢｙＨ占
ｎｂ 第５図に示すように、注目ブロックＢ０と周囲ブロック
Ｂ１〜Ｂ、において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロッ
ク８１〜Ｂ８との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総
和Σ１ΔＰ１が所定の閾値ΔＰ？Ｈ以下であるときに、
当該注目ブロックＢ０内の中心画素ｎ０を網点部とする
。
すなわち、
Σ ΔＰ くΔＰＴＨ
上記ＬＸＬ画素のブロックＢを１ブロツクづつ移動しな
がら網点分離処理を実行する場合占 ｍ 第５図に示すように、注目ブロックＢ０と周囲ブロック
Ｂ１〜Ｂ８において、極点画素数Ｐが所定の閾値２７８
以上であるブロックＢが所定の閾値ｔ３ｔｏ以上存在す
るときに、当該注目ブロックＢ０内のすべての画素ｎ０
〜ｎ８゜を網点部として検出する。
がら網点分離処理を実行する場合占 ｍ 第５図に示すように、注目ブロックＢ０と周囲ブロック
Ｂ１〜Ｂ８において、極点画素数Ｐが所定の閾値２７８
以上であるブロックＢが所定の閾値ｔ３ｔｏ以上存在す
るときに、当該注目ブロックＢ０内のすべての画素ｎ０
〜ｎ８゜を網点部として検出する。
占 ｎｄ
第５図に示すように、注目ブロックＢ０と周囲ブロック
Ｂ、〜Ｂ８において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロッ
クＢ、〜Ｂ８との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総
和Σ１ΔＰ１が所定の閾値ΔＰＴＨ以下であるときに、
当該注目ブロックＢ０内のすべての画素ｎ０〜ｎ８゜を
網点部として検出する。
Ｂ、〜Ｂ８において、注目ブロックＢ０と各周囲ブロッ
クＢ、〜Ｂ８との間の極点画素数の差ΔＰの絶対値の総
和Σ１ΔＰ１が所定の閾値ΔＰＴＨ以下であるときに、
当該注目ブロックＢ０内のすべての画素ｎ０〜ｎ８゜を
網点部として検出する。
領域判定信号出力部４は、上記網点領域検出部３の検出
結果に基づき各画素が網点部であるか、または線画部で
あるかの判定信号を出力する回路である。
結果に基づき各画素が網点部であるか、または線画部で
あるかの判定信号を出力する回路である。
進んで、上記構成になる実施例の動作を第１図のフロー
チャートを参照して説明する。なお、網点領域検出部３
における網点領域の検出条件としては上記（Ｉｌａ）を
用いるものとする。また、入力画像は網点部と線画部と
からなり、連続階調写真などの連続階調部を含まないも
のとする。
チャートを参照して説明する。なお、網点領域検出部３
における網点領域の検出条件としては上記（Ｉｌａ）を
用いるものとする。また、入力画像は網点部と線画部と
からなり、連続階調写真などの連続階調部を含まないも
のとする。
入力画像信号部１は原画像をラスクスキャンして輝度信
号からなるディジタル多階調人力画像信号に変換し、こ
の画像信号を後の網点分離処理に必要なＮＸ３スキャン
ライン分格納する（ステップ［１］）。例えば、第４図
に示すように、Ｎ×Ｎ画素のブロックＢの画素サイズと
してＮ＝９を採用した場合には、ＮＸ３＝９Ｘ３＝２７
スキヤンライン分の画像データが格納される。
号からなるディジタル多階調人力画像信号に変換し、こ
の画像信号を後の網点分離処理に必要なＮＸ３スキャン
ライン分格納する（ステップ［１］）。例えば、第４図
に示すように、Ｎ×Ｎ画素のブロックＢの画素サイズと
してＮ＝９を採用した場合には、ＮＸ３＝９Ｘ３＝２７
スキヤンライン分の画像データが格納される。
極点検出部２は上記入力画像信号部１に格納された画像
データの各画素に例えば第３図（ａ）に示す３×３画素
からなるマトリックスを順次適用し、上記極点検出条件
（Ｉａ）（Ｉｂ）に基づいて当該マトリックスの中心画
素ｍ０が濃度変化の極点であるか否かを２７スキヤンラ
インの全画素について判定する（ステップ［２］）。
データの各画素に例えば第３図（ａ）に示す３×３画素
からなるマトリックスを順次適用し、上記極点検出条件
（Ｉａ）（Ｉｂ）に基づいて当該マトリックスの中心画
素ｍ０が濃度変化の極点であるか否かを２７スキヤンラ
インの全画素について判定する（ステップ［２］）。
上記ステップ［２］においてすべての画素について極点
検出が終了すると、ステップ［３］〜［１１］において
各画素が網点部であるか否かの領域判定を上記網点検出
条件（Ｉｌａ）に基づいて行う。
検出が終了すると、ステップ［３］〜［１１］において
各画素が網点部であるか否かの領域判定を上記網点検出
条件（Ｉｌａ）に基づいて行う。
すなわち、先ずステップ［３］において、上記極点検出
された画像を第４図に示す９×９画素サイズのブロック
Ｂを単位として分割し、各ブロックごとに山を与える極
点画素数と谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計
数値の大きい側の極点画素数をそのブロックの極点画素
数Ｐとして設定する。
された画像を第４図に示す９×９画素サイズのブロック
Ｂを単位として分割し、各ブロックごとに山を与える極
点画素数と谷を与える極点画素数を計数し、いずれか計
数値の大きい側の極点画素数をそのブロックの極点画素
数Ｐとして設定する。
次いで、ステップ［４］において、第５図に示す注目ブ
ロックＢ０とその周囲のブロックＢ１〜Ｂ８についてそ
の極点画素数Ｐが所定の閾値ＰＴＨ以上であるブロック
の数ΣＢを求め、ステップ［５］においてそのブロック
数ΣＢが所定の閾値Ｂ、Ｈ以上であるか否かを判定する
。
ロックＢ０とその周囲のブロックＢ１〜Ｂ８についてそ
の極点画素数Ｐが所定の閾値ＰＴＨ以上であるブロック
の数ΣＢを求め、ステップ［５］においてそのブロック
数ΣＢが所定の閾値Ｂ、Ｈ以上であるか否かを判定する
。
上記ステップ［５］において、ブロック数ΣＢが閾値Ｂ
ＴＨよりも大きいときは当該注目ブロックＢ０の中心画
素ｎｏ （第４図参照）を網点部であると判定し、ス
テップ［６］へ移行する。他方、ブロック数ΣＢが閾値
ＢＴＨよりも小さいときは当該注目ブロックＢ０の中心
画素ｎ０は網点部でないと判定し、ステップ［７］へ移
行する。
ＴＨよりも大きいときは当該注目ブロックＢ０の中心画
素ｎｏ （第４図参照）を網点部であると判定し、ス
テップ［６］へ移行する。他方、ブロック数ΣＢが閾値
ＢＴＨよりも小さいときは当該注目ブロックＢ０の中心
画素ｎ０は網点部でないと判定し、ステップ［７］へ移
行する。
網点領域検出部３から上記検出結果を受けた領域判定信
号出力部４は、当該中心画素ｎ０が網点部であるか否か
の判定信号を出力する（ステップ［６］ ［７］）。
号出力部４は、当該中心画素ｎ０が網点部であるか否か
の判定信号を出力する（ステップ［６］ ［７］）。
上記のようにして、網点の分離処理を入力画像の全画素
についてＮＸ３スキヤンラインごとに繰り返し実行しく
ステップ［８］ ［９］）、入力画像のすべての画素
について網点部と線画部とに領域分離する。
についてＮＸ３スキヤンラインごとに繰り返し実行しく
ステップ［８］ ［９］）、入力画像のすべての画素
について網点部と線画部とに領域分離する。
上記実施例は、原画像が網点写真などの網点部と文字な
どの線画部で構成されている場合を例にとって述べたが
、実際には原画像中に連続階調写真や絵などの連続階調
部が混在する場合がある。
どの線画部で構成されている場合を例にとって述べたが
、実際には原画像中に連続階調写真や絵などの連続階調
部が混在する場合がある。
このような場合には、先ず入力画像信号を微分してその
エツジ密度から連続階調部を除去（例えば特開昭５８−
１１５９７５号参照）した後、本発明方式を適用すれば
よい。このようにすることにより、網点部、文字部、連
続階調部の三者の分離も可能となる。
エツジ密度から連続階調部を除去（例えば特開昭５８−
１１５９７５号参照）した後、本発明方式を適用すれば
よい。このようにすることにより、網点部、文字部、連
続階調部の三者の分離も可能となる。
なお、Ｍ×Ｍ画素からなるマトリックスの画素サイズＭ
およびＮ×Ｎ画素からなるブロックの画素サイズＮの値
は、それぞれ任意に採用し得ることは勿論である。
およびＮ×Ｎ画素からなるブロックの画素サイズＮの値
は、それぞれ任意に採用し得ることは勿論である。
第６図は上記実施例の網点領域分離装置を用いて構成し
た複写機の例を示すもので、図中、符号５で示されるブ
ロック部分が第２図に示した網点領域分離装置である。
た複写機の例を示すもので、図中、符号５で示されるブ
ロック部分が第２図に示した網点領域分離装置である。
第６図中、６は文字領域処理用の鮮鋭処理回路、７は文
字などの鮮明化のための解像度を重視したＢａｙｅｒ型
のデイザ処理回路、８は網点領域処理用の平滑処理回路
、９は網点写真などの中間調を出すための階調性を重視
したうずまき型のデイザ処理回路、１０は領域分離装置
５からの網点判定信号を受けてデイザ処理回路７または
９のいずれかの信号を選択する画像信号選択回路である
。
字などの鮮明化のための解像度を重視したＢａｙｅｒ型
のデイザ処理回路、８は網点領域処理用の平滑処理回路
、９は網点写真などの中間調を出すための階調性を重視
したうずまき型のデイザ処理回路、１０は領域分離装置
５からの網点判定信号を受けてデイザ処理回路７または
９のいずれかの信号を選択する画像信号選択回路である
。
入力した画像信号は網点領域分離装置５において各画素
につきそれぞれ網点部に属するか否か判定され、その判
定結果が画像信号選択回路１０に送られる。画像信号選
択回路ｌＯは、該判定信号が網点領域信号でない場合に
はデイザ処理回路７側の画像信号を選択して出力し、ま
た判定信号が網点領域信号である場合にはデイザ処理回
路９側の画像信号を選択して出力する。
につきそれぞれ網点部に属するか否か判定され、その判
定結果が画像信号選択回路１０に送られる。画像信号選
択回路ｌＯは、該判定信号が網点領域信号でない場合に
はデイザ処理回路７側の画像信号を選択して出力し、ま
た判定信号が網点領域信号である場合にはデイザ処理回
路９側の画像信号を選択して出力する。
この結果、線画領域ではデイザ処理回路７で鮮明処理さ
れた文字などの画像信号が選択出力され、また網点領域
ではデイザ処理回路９で擬似中間調処理された網点写真
などの画像信号が選択出力される。したがって、画像信
号選択回路１０から出力される画像信号に必要な処理を
施した後複写再生すれば、文字などの線画部は鮮明化さ
れ、しかも網点写真などの網点部は自然な惑しに擬似中
間調処理された高品質の２値画像が得られる。
れた文字などの画像信号が選択出力され、また網点領域
ではデイザ処理回路９で擬似中間調処理された網点写真
などの画像信号が選択出力される。したがって、画像信
号選択回路１０から出力される画像信号に必要な処理を
施した後複写再生すれば、文字などの線画部は鮮明化さ
れ、しかも網点写真などの網点部は自然な惑しに擬似中
間調処理された高品質の２値画像が得られる。
［発明の効果］
本発明によれば、局所的な二次元の極点検出パターンを
用いてディジタル多階調入力画像の画素の極点検出を行
い、さらに、該得られた極点検出結果を基に、局所的な
二次元の網点検出パターンを用いて網点部を検出するよ
うにしたので、従来法に比べ高い分離率を達成し得ると
ともに、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高
い網点部、さらには原稿が回転するなどしてスクリーン
角が水平方向からずれた網点部などであっても正確に網
点分離することができる。
用いてディジタル多階調入力画像の画素の極点検出を行
い、さらに、該得られた極点検出結果を基に、局所的な
二次元の網点検出パターンを用いて網点部を検出するよ
うにしたので、従来法に比べ高い分離率を達成し得ると
ともに、網点率の低い網点部、あるいは逆に網点率の高
い網点部、さらには原稿が回転するなどしてスクリーン
角が水平方向からずれた網点部などであっても正確に網
点分離することができる。
さらに、極点の検、出に際し、目的とする中心画素の濃
度レベルと各周囲画素の濃度レベルを個々に比較するだ
けでなく、中心画素の濃度レベルと該中心画素を中にし
て対称の位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均
値との差の絶対値が一定閾値よりも大きいことを条件と
して極点を検出するようにしているので、周囲画素との
間で個々にレベル比較するだけに比べてディジタルノイ
ズに強い網点領域分離方式を提供することができる。
度レベルと各周囲画素の濃度レベルを個々に比較するだ
けでなく、中心画素の濃度レベルと該中心画素を中にし
て対称の位置にある他の２つの画素の濃度レベルの平均
値との差の絶対値が一定閾値よりも大きいことを条件と
して極点を検出するようにしているので、周囲画素との
間で個々にレベル比較するだけに比べてディジタルノイ
ズに強い網点領域分離方式を提供することができる。
第１図は本発明の実施例の動作のフローチャート、
第２図は本発明の実施例を示す図、
第３図はＭ×Ｍ画素からなるマトリックスの例を示す図
、 第４図はＮ×Ｎ画素からなるブロックの例を示す図、 第５図は注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図、 第６図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す図
、 第７図は従来方式の説明図、 第８図は従来方式による極点検出の例を説明する図であ
る。 ＮｘＮ画素からなるブロックの例 第４図 注目ブロックと周囲ブロックの関係 第５図 本発明を適用して構成した複写機の例 第６図 従来方式 従来方式による極点検出 第８図
、 第４図はＮ×Ｎ画素からなるブロックの例を示す図、 第５図は注目ブロックと周囲ブロックの関係を示す図、 第６図は本発明を適用して構成した複写機の例を示す図
、 第７図は従来方式の説明図、 第８図は従来方式による極点検出の例を説明する図であ
る。 ＮｘＮ画素からなるブロックの例 第４図 注目ブロックと周囲ブロックの関係 第５図 本発明を適用して構成した複写機の例 第６図 従来方式 従来方式による極点検出 第８図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 ディジタル多階調入力画像の各画素点にＭ×Ｍ画素から
なるマトリックスを順次適用し、 該マトリックスの中心画素の濃度レベルが当該マトリッ
クス内の他の画素の濃度レベルに比べて最大または最小
であり、かつ当該中心画素の濃度レベルと該中心画素を
中にして対称の位置にある他の２つの画素の濃度レベル
の平均値との差の絶対値が一定閾値よりも大きいときに
、当該中心画素を濃度変化の山または谷を与える極点と
して検出し、 Ｎ×Ｎ画素（Ｎ＞Ｍ）からなるブロックを単位としてブ
ロック内の山を示す極点画素数と谷を示す極点画素数を
それぞれ計数し、計数値の大きい側の極点画素を当該ブ
ロックの極点画素数とし、注目ブロックの極点画素数と
その周囲ブロックの極点画素数の関係から当該注目ブロ
ック内の所定の画素が網点領域に属するか否かを判定す
ることを特徴とする網点領域分離方式。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268312A JP2778669B2 (ja) | 1988-10-26 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
| GB8921891A GB2224906B (en) | 1988-10-21 | 1989-09-28 | Dot region discriminating method |
| US07/417,074 US5025481A (en) | 1988-10-21 | 1989-10-04 | Dot region discriminating method |
| DE3935067A DE3935067A1 (de) | 1988-10-21 | 1989-10-20 | Punktbereich-unterscheidungsverfahren |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63268312A JP2778669B2 (ja) | 1988-10-26 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10022299A Division JP2972172B2 (ja) | 1998-02-03 | 1998-02-03 | 網点領域検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02115988A true JPH02115988A (ja) | 1990-04-27 |
| JP2778669B2 JP2778669B2 (ja) | 1998-07-23 |
Family
ID=17456786
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63268312A Expired - Fee Related JP2778669B2 (ja) | 1988-10-21 | 1988-10-26 | 網点領域検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2778669B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6655861B2 (en) | 2001-05-25 | 2003-12-02 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus including low-linear-density dot region detection unit, and image forming apparatus including the same |
-
1988
- 1988-10-26 JP JP63268312A patent/JP2778669B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6655861B2 (en) | 2001-05-25 | 2003-12-02 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus including low-linear-density dot region detection unit, and image forming apparatus including the same |
| US7085013B2 (en) | 2001-05-25 | 2006-08-01 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus including low-linear-density dot region detection unit, and image forming apparatus including the same |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2778669B2 (ja) | 1998-07-23 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |