JPH03109868A - 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対象
として、文字部の解像性及び写真部の階調性を高く維持
しつつ二値化処理を行う画像処理装置に関する。

（従来の技術） 一般に、コード情報だけでなくイメージ情報をも扱うこ
とのできる文書画像処理装置等の画像処理装置において
は、スキャナ等の読取手段で読取った画像情報に対して
文字や線図などのコントラストのある画像情報は固定閾
値により単純二値化を行ない、写真などの階調性を有す
る画像情報は、デイザ法等の疑似階調化手段によって二
値化を行なっている。これは、読取った画像情報を固定
閾値により一律に単純二値化処理を行なうと、文字・線
図等の領域は解像性が保存されるため画質劣化は生じな
いが、写真等の領域では階調性が保存されず画質劣化が
生じた画像となってしまう一方、読取った画像情報を組
織的デイザ法等で一律に階調化処理を行なうと、写真等
の領域は階調性が保存されるため画質劣化は生じないが
、文字・線図等の領域では解像性が低下して画質劣化が
生じた画像となってしまうからである。すなわち、読取
った画像情報に対して、単一の二値化手法を適用した場
合は、異なる特徴を有する各領域の画質を同時に満足し
つつ二値化することは不可能である。

一方、写真画像の領域の階調性を満足し、文字や線図の
領域も組織的デイザ法に比べ解像性の良い二値化方式と
して「誤差拡散法ｊが提案されている。この「誤差拡散
法」は、雑誌ｒ　Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｏｆ　ｔｈｅ　
Ｓ、１．Ｄ　Ｖｏｌ、１７２５ｅｃｏｎｄ　Ｑｕａｒｔ
ｅｒ　１．９７Ｂ７５−７７Ｊの文献ｒＡｎ　Ａｄａｐ
ｔｉｖｅ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｆｏｒＳｐａｔｉａｌ
　Ｇｒｅｙ　５ｃａｌｅＪに記載されているように、注
目画素を一定の閾値で二値化した際の二値化誤差に所定
の重み係数を乗じたものを注目画素周辺の所定領域の朱
だ二値化されていない画素に分散させ、朱だ二値化され
ていない画素を二値化するに際し、この分散された二値
化誤差を補正値として加味して二値化を行なおうとする
方式である。

第６図は、上記のような「誤差拡散法」を用いた画像処
理装置の構成を示すブロック図である。

図において、４１０は入力画像信号、４０は注目画素の
画像情報を補正する補正手段４１１は補正画像信号、４
２は補正された注目画素の画像情報を二値化する二値化
手段、４２１は二値化画像信号、４３は二値化された注
目画素の二値化誤差を算出する二値化誤差算出手段、４
３１は二値化誤差信号、４４は重み誤差を算出するため
の重み係数を記憶する重み係数記憶手段、４５は二値化
誤差算出手段４３で算出した二値化誤差４３１に重み係
数記憶手段４４の重み係数を乗じて重み誤差を算出する
重み誤差算出手段、４５１は重み誤差信号、４６は重み
誤差算出手段４５で算出した重み誤差を記憶する誤差記
憶手段、４８１は画像補正信号である。以下、「誤差拡
散法」を用いた二値化処理につき詳細に説明する。

例えばスキャナ等の入力装置で画像を読取って得られた
入力画像信号４１０は、補正手段４０において、画像補
正信号４８１により補正処理され、補正画像信号４１１
として出力される。この補正画像信号４１１が供給され
た二値化手段４２は、上記補正画像信号４１１と二値化
閾値Ｔｈとを比較することにより二値化画像信号４２１
を出力する。すなわち、上記二値化閾値Ｔｈとして例え
ばｒ８０，６Ｊ　　（添字の「１６」は１６進数である
ことを示す）用い、補正画像信号４］１が二値化閾値Ｔ
ｈより太きければ二値化画像信号４２１として［１（黒
画素）を出力し、小さければ「０」　（白画素）を出力
する。

次に、二値化誤差算出手段４３では、補正画像信号４１
１と二値化画像信号４２１（ただし、ここでは二値化画
像信号４２１が１０」のときはｒＯ＋６Ｊ、「ｌ」のと
きは「Ｆ　Ｆ　１６Ｊとする）止の差を算出を二値化誤
差信号４３１として出力する。重み誤差算出手段４５で
は、二値化誤差信号４３１に重み係数記憶手段４４に記
憶されている重み係数Ａ、Ｂ。

ＣＳ、Ｄ（ただし、Ａ＝７／１６、Ｂ＝１／１６、Ｃ＝
５／１６、Ｄ＝３／１６）を乗じた重み誤差４５１を算
出する。ここで重み係数記憶手段４４における「＊」は
注目画素の位置を示し、注１」画素の二値化誤差に重み
係数ＡＳＢＳＣ，Ｄを乗じて、注目画素の周辺４画素（
重み係数Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄの位置に対応する画素）の重み
誤差４５１を算出する。誤差記憶手段４６は、重み誤差
算出手段４５て算出した重み誤差４５１を記憶するため
のものであり、重み誤差算出手段４５で算出した４画素
分の重み誤差４５１は、注目画素「＊」に対してそれぞ
れｅＡｓｅＢ　、ｅｃ　％　ｅＤの領域に加算されて記
憶される。

前述した画像補正信号４８１は、「＊」の位置に対する
補正信号であり以上の手順で算出した計４画素分の重み
誤差を累積した信号である。

このように、「誤差拡散法」は注目画素の二値化により
発生した二値化誤差を、周辺画素に拡散して誤差補償を
行うことにより、二値化誤差を最小にするものである。

したがって、入力画像か写真画像のように階調性を重視
するものである場合は、その階調性を十分満足した二値
化処理を行うことが可能である。

しかしながら、人力画像が文字画像のように、階調性よ
り解像性を１Ｍ視する画像においては、誤差補償の処理
か災いし、文字部の解像性が劣化するといった欠点があ
った。また、写真と文字とが混在する画像の場合は、文
字部と写真部との境界近傍において注目画素が文字であ
る場合にも重み誤差が算出されて文字部に隣接する写真
部を二値化する際の補正値に反映されるので写真部の端
部において正確な誤差拡散ができず、画質か低下すると
いう欠点があった。

（発明が解決しようとする課題） 本発明は、「誤差拡散法」が文字領域と写真領域とが混
在した文書画像に対しても単一の手法にて二値化処理を
行うため、各領域ごとに画像の特徴に応じた処理を行う
ことができず、入力画像が写真画像のように階調性を重
視するものである場合は、その階調性を十分満足した二
値化処理を行うことが可能であるが、文字画像のように
階調性より解像性を重視する画像においては、誤差補償
の処理か災いし、文字部の解像性が劣化するといった欠
点、及び、文字領域と写真領域との境界近傍において正
確な誤差拡散ができず画質が低下するという欠点を除去
し、文字領域と写真領域とが混在する画像情報であって
も各画像の特徴に応じた二値化処理を行うことで画質の
向上を図るとともに、文字領域と写真領域との境界近傍
であっても画質の低下を防止することができ、さらには
画像の特徴に応じた処理を行うことで各種画像処理にお
ける処理効率の向上が図れる画像処理装置を提供するこ
とを目的とする。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 本発明の画像処理装置は、処理対象画像における注目画
素の画像情報を二値化する二値化手段と、この二値化手
段で二値化された情報と前記注目画素の画像情報とから
二値化誤差を算出する二値化誤差算出手段と、重み誤差
を算出するための重み係数を記憶する重み係数記憶手段
と、この重み係数記憶手段に記憶された重み係数を前記
二値化誤差算出手段で算出された二値化誤差に乗じて重
み誤差を算出する重み誤差算出手段と、前記注目画素を
含む所定範囲内の画像情報から画像の特徴を表わす特徴
量を抽出する特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段で
抽出された特徴量に応じて、前記重み誤差算出手段で算
出された重み誤差の切捨て処理を行う処理手段と、この
処理手段で切捨て処理が行われた重み誤差を記憶する誤
差記憶手段と、この誤差記憶手段に記憶されている重み
誤差による補正を行うか否かを前記特徴量抽畠手段で抽
出された特徴量に応じて選択する選択手段と、この選択
手段により重み誤差により補正を行う旨が選択された際
、前記注目画素の画像情報を補正する補正手段とを具備
したことを特徴とする。

（作　用） 本発明は、注目画素を含む所定範囲内のウィンドウ内に
おける各画素の最大濃度差は、文字領域については大き
く、写真領域については小さいといった特徴を利用し、
先ず、所定範囲内の画像の最大濃度差を特徴量として算
出し、この特徴量により注目画素が文字であるか写真で
あるかを識別する。そして、注目画素が文字であること
を識別した場合は、注目画素の画像信号の補正を行わず
に所定の閾値で二値化する、所謂、単純二値化を行う。

この際、二値化処理により生じた二値化誤差を切捨てる
ことにより重み誤差の記憶を行わず、したかって単純二
値化処理時の重み誤差は以下の二値化処理において周辺
画素に分散させない。

一方、注目画素が写真であることを識別した場合は、注
目画素の画像信号を周辺画素の二値化誤差情報で補正し
て得られる補正画像情報を所定の閾０ 値で二値化する、所謂、誤差拡散法を用いて二値化処理
を行い、この二値化処理時の重み誤差は以下の二値化処
理において周辺画素に分散させるようにしたものである
。これにより、写真と文字とが混在する画像であっても
、それぞれの特徴に応じた二値化処理が可能となるとと
もに、文字領域と写真領域との境界近傍においても正確
な誤差拡散ができるものとなっている。

（実施例） 以下、図面を参照しながら本発明の一実施例について説
明する。

第２図は本発明に係る二値化処理の方法を示す原理図で
ある。図において、ラインバッファ１は、処理対象画像
の画像情報を記憶するもので、「＊」はラインバッファ
１中の注目画素の位置を示している。このラインバッフ
ァ１からの入力画像信号２１は補正手段３に供給される
ようになっている。

補正手段３は上記注目画素の画像情報を補正するもので
、この補正手段３て補正された補正画像信号３１は二値
化手段４及び二値化誤差算出手段５に１ 供給される。二値化手段４は、補正された注目画素の画
像情報を所定の閾値Ｔｈｌで二値化するもので、この二
値化手段４で二値化された二値化画像信号４１は、二値
化処理の結果として外部に出力されるとともに、二値化
誤差算出手段５に供給されるようになっている。二値化
誤差算出手段５は、補正画像信号３１と二値化画像信号
４１とから二値化された注目画素の二値化誤差を算出す
るもので、この二値化誤差算出手段５で算出された二値
化誤差信号５１は重み誤差算出手段７に供給されるよう
になっている。重み誤差算出手段７は、重み係数記憶手
段６に記憶している重み係数と上記二値化誤差信号５１
とを入力し、二値化誤差算出手段５で算出した二値化誤
差信号５１に重み係数記憶手段６の重み係数を乗じて重
み誤差を算出するものである。この重み誤差算出手段７
て算出した重み誤差信号７１は、誤差切捨て手段８に供
給されるようになっている。誤差切捨て手段８は、後述
する識別手段１■からの識別信号１１１従って、上記重
み誤差信号７１を出力するかゼロを出力するかを選択し
、２ 選択重み誤差信号８１として出力するものである。

この誤差切捨て手段８が出力する選択重み誤差信号８１
は誤差記憶手段９に供給され、重み誤差として記憶され
る。この誤差記憶手段９に記憶された重み誤差は画像補
正信号９１として選択手段１２に供給されるようになっ
ている。

一方、特徴量算出手段１０は、ラインバッファ１の所定
領域内（大枠で囲まれた部分）の画像情報から、当該領
域内における最大濃度差（ΔＤｍａｘ）を算出するもの
である。この特徴量算出手段１０が出力する最大濃度差
信号１０１は識別手段１１に１」（給されるようになっ
ている。識別手段１１は、上記最大濃度差信号１０１を
所定の閾値Ｔｈ２と比較し、注目画素が写真であるか文
字であるかを示す識別信号１１１を出力するものである
。この識別手段１１がＩＪ−１カする識別信号１１１は
選択手段Ｊ２に１」丸給されるようになっている。選択
手段１２は、上記識別信号Ｊ、　ｌ　］か写真である旨
を示している場合は、誤差記憶手段９に記憶されている
重み誤差を選択画像補正信号１２１として出力し、文字
である旨を示し３ ている場合は、例えばゼロを選択画像補正信号１２１と
して出力するものである。そして、ラインバッファ１か
らの入力画像信号２１は、補正手段３において、上記選
択画像補正信号１２１により補正が行われて二値化手段
４に供給されることになる。

次に、上記構成において、本発明の二値化処理方法を詳
細に説明する。

例えばスキャナ等の入力装置で画像を読取って得られた
入力画像信号２１は、補正手段３において、選択画像補
正信号１２１により補正処理され、補正画像信号３１と
して出力される。この補正画像信号３１が供給された二
値化手段４は、上記補正画像信号３１と二値化閾値Ｔｈ
ｌとを比較することにより二値化画像信号４１を出力す
る。すなわち、上記二値化閾値Ｔｈｌとして、例えばｒ
８０＋６」を用い、補正画像信号３１が二値化閾値Ｔｈ
ｌより大きければ二値化画像信号４１として「１」　（
黒画素）を出力し、小さければ「０」　（白画素）を出
力する。

次に、二値化誤差算出手段５では、補正画像信号３１と
二値化画像信号４１（ただし、ここでは二値化コ４ 画像信号４１が「Ｏ」のときはｒＯ＋６Ｊ、「１」のと
きは「ＦＦ１６」とする。）との差を算出し、これを二
値化誤差信号５１として出力する。重み誤差算出手段７
では、二値化誤差信号５１に重み係数記憶手段６に記憶
されている重み係数ＡＳＢ。

Ｃ，Ｄ　（ただし、Ａ　、＝　７　／　１６、Ｂ＝１／
１６、Ｃ＝５／１６、Ｄ＝３／１６）を乗じた重み誤差
７１を算出する。ここで、重み係数記憶手段６における
「＊」は注目画素の位置を示し、注目画素の二値化誤差
に重み係数ＡＳＢＳＣ，Ｄを乗じて、注目画素の周辺４
画素（重み係数Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄの位置に対応する画素）
の重み誤差７１を算出する。

そして、この重み誤差７１は誤差切捨て手段８に供給さ
れる。誤差切捨て手段８では、後述する識別手段１１か
らの識別信号１１１が「１」、つまり注目画素が文字画
素であることを示しているときは重み誤差７１を切捨て
てゼロを選択重み誤差８１として出力し、識別信号１．
１１が「０」、つまり注目画素が写真画素であることを
示しているときは重み誤差７１をそのまま選択重み誤差
８１として出力する。

５ 記憶手段９は、重み誤差算出手段７で算出し、重み誤差
切捨て手段８で画像の特徴に応じて切捨て処理が施され
た選択重み誤差８１を記憶するものである。すなわち、
識別手段１１で写真画素であることを識別した場合は、
重み誤差算出手段７て算出した４画素分の重み誤差７１
は、注目画素「＊」に対してそれぞれｅＡｓ　　Ｂ、ｅ
ＣＳｅｐの各類域に累積して記憶される。一方、識別手
段１１で文字画素であることを識別した場合は、注目画
素「＊」に対してそれぞれｅＡｚ　ｅｎＳｅＣＳｅＤの
各領域にゼロを加算する。このことは、文字画素の場合
は二値化誤差を拡散しないことを意味する。画像補正信
号９１は、「＊」の位置の信号であり、上記手順で算出
した計４画素分の重み誤差の累積した信号である。

一方、特徴量算出手段１０では、注目画素「＊」を含む
（４Ｘ４）のウィンドウ内（大枠部）の画像濃度の最大
濃度差を算出し、最大濃度差信号１０１を出力する。識
別手段１１では上記最大濃度信号１０１と予め設定され
ている閾値Ｔｈ２とを比較６ し、最大濃度差信号１０１がＴｈ２より大きければ識別
信号１１１として文字部を示す「１」を出力し、小さけ
れば写真部を示す「０」を出力する。選択手段１２では
、識別信号１１１に応じて選択画像補正信号１２１を出
力するか否かを決定する。すなわち、識別信号１１１か
「Ｏ」、つまり写真画素であれば選択画像補正信号１２
１として前記画像補正信号９１を、識別信号が「１」、
つまり文字画素であれば選択画像補正信号１２１として
ゼロを出力する。

次に、上記二値化処理方法を適用した画像処理装置の一
例について説明する。なお第２図に示した原理図と同等
機能を有する部分及び信号には同一符号を付して説明す
る。

第１図はこの発明の一実施例に係わる画像処理装置を示
す概略構成図である。この画像処理装置は、例えばイメ
ージ・スキャナ等の読取装置にて原稿を読取って得られ
た画像情報を、例えば１画素当り８ビツトのデジタルデ
ータとして入力し、これを二値化処理するものである。

ラインバッファ１は、このような画像情報を一時的に格
納して７ おき、以下に示す画像処理（二値化処理）に供するもの
である。

遅延手段２は、上記ラインバッファ１から所定のクロッ
クに同期して出力される画像信号を入力し、その画像信
号を所定時間だけ、すなわち後述する識別信号１１１を
算出し選択画像補正信号１２１を出力するまでの時間だ
け遅延させるものである。

補正手段３は加算器で構成され、注目画素の画像情報を
補正するものである。すなわち、上記遅延手段２で遅延
された画像信号２１と後述する選択回路１２からの選択
画像補正信号１２１とを加算し、補正画像信号３１を出
力する。この補正画像信号３１は、二値化手段４で所定
の閾値Ｔｈｌと比較されることにより二値化され、二値
化画像信号４１として出力される。この際、補正画像信
号３１が二値化閾値Ｔｈｌより大きければ二値化画像信
号４１として「１」　（黒画素）が、小さければ「０」
　（白画素）がそれぞれＭカされる。

次に、上記二値化処理で生じた二値化誤差（ＥＢ）５１
を算出する。二値化誤差算出手段５は８ 減算器で構成され、上記補正手段３が自刃する補正画像
信号（ＣＩ）３１と上記二値化画像信号（Ｂｌ）４１と
の減算処理を行い二値化誤差信号５１を算出する。すな
わち、二値化誤差（Ｅ　Ｂ）をＥＢ＝ＣＩ−Ｂ　Ｉ　　
　　　　　　　・・・（１）として求める。

重み誤差算出手段７は乗算器で構成され、二値化誤差５
１と重み係数記憶手段６に記憶されている重み係数とを
入力して乗算し、重み誤差７１を出力する。重み係数記
憶手段６は、前述した４つの重み係数（Ａ＝７／１６、
Ｂ＝１／１６、Ｃ＝５／１６、Ｄ＝３／１６）を注目画
素の周辺４画素の対応する位置に′応じて記憶するメモ
リで構成されている。４画素の重み誤差はそれぞれｅ　
ｐ、　＝　Ａ　Ｘ　Ｅ　Ｂ　　　　　　　　　　、＝　
（２）ｅ　Ｂ＝　Ｂ　Ｘ　Ｅ　Ｂ　　　　　　　　　　
−（３）ｅ（＝ＣＸＥＢ　　　　　　　　　　−−−（
。

ｅＤ＝ＤｘＥＢ　　　　　　　　　　−（５）として求
められる。この場合、ｅ１３はｅＢ　＝ＥＢ　−（ｅＡ
＋ｅ（＋ｅＤ）−（８）９ として求めても良い。そして、各重み誤差は誤差記憶手
段９のそれぞれ対応する位置に蓄える。誤差記憶手段９
は２ライン分のラインメモリで構成される。画像補正信
号９１は誤差記憶手段９の「＊」の位置から読み出した
信号である。誤差記憶手段９の「＊」の位置には既に処
理された４画素分の重み誤差が記憶されている。

一方、上記動作と並行して画像の種類を識別する識別信
号１１１を算出する。識別信号１１１は、上記ラインバ
ッファ１から出力される画像情報から注目画素を含む局
所領域における特徴量情報としての最大濃度差を求め、
この特徴量情報をもとに上記局所領域の画像情報が文学
部特有の性質を示すか、あるいは写真部としての特徴を
示すかを判定して識別信号１１１を出力する。

すなわち、特徴量算出手段ＩＯはラインバッファ１から
出力される画像情報から、第５図に示すように、注目画
素（斜線で示す画素）を含む（４×４）の領域内におけ
る画像濃度の最大値及び最小値を求める。次に、これら
を減算して、上記０ （４Ｘ４）の領域内の最大濃度差信号すなわち特徴量情
報を抽出する。したがって、ラインバッファ１は４ライ
ン分のラインメモリで構成することが必要である。比較
器１１では、この特徴量情報と予め設定した閾値Ｔｈ２
とを比較し、最大濃度差信号がＴｈ２より大きければ識
別信号として文字を表す「１」を出力し、小さければ写
真を表す「０」を出力する。

さて、上述した特徴量情報は次のようにして求められる
。

第３図は、上記特徴量算出手段１０の構成例を示すブロ
ック図である。この特徴量算出手段１０は処理対象画像
中の注目画素に対して、第５図に示すように、その注目
画素を含む（４Ｘ４）画素の領域内における濃度の最大
値と最小値とをそれぞれ求め、それらを減算して最大濃
度差を求めるものである。

先ず、特徴量算出手段■０は、例えば第４図のタイミン
グチャートに示すように、上記ラインバッファ１からク
ロックＣＬＫに同期して列方向に４１ 画素単位で順次入力される画像情報（８ビット／画素）
をセレクタ１０ａを介して比較器ｆｏｂ、ＩＯＣ。

１０ｄ、１０ｅに順次分配する。なお、この列単位に入
力される画像情報の上記セレクタｌｏａによる比較器１
０ｂＳｌＯｃ、　１０ｄ、　１０ｅへの分配は、クロッ
クＣＬＫを受けて動作する２ビットカウンタＬＯｈから
の選択信号ＳＥ１、ＳＥ２により動作制御されて行なわ
れるようになっている。

そして、比較器１０ｂ、　１０ｃ、　ｌＯｄ、　１０ｅ
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（ＭＡＸ端子出力）と最
小濃度（ＭＩＮ端子出力とがそれぞれ求められる。

次段の比較器１０ｆ、Ｌｏｇは上記比較器１０ｂ１１０
ｃ　％　１０ｄ　、　１０ｅからの信号をＦＴＲＩ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
と最小値とから、さらに最大値と最小値とをそれぞれ求
めるものである。以上の比較処理によって第５図に示す
（４×４画素の領域内における濃度の最大値Ｄ　ｍａｘ
と最小値Ｄ　ｍｉｎとがそれぞれ求２ められ、ＦＴＲ２のタイミングで出力される。

減算器１０１はこのようにして求められた濃度の最大値
Ｄ　ｍａＸと最小値Ｄ　１１１ｎとの差である最大濃度
差ΔＤ　ｍａｘ ΔＤ　ｍａｘ　＝　Ｄ　ｍａｘ　−Ｄ　ｍｔｎ　　　　
　・（７）を求めるものである。

前述の比較器１１は、このようにして求めた特徴量情報
すなわち最大濃度差ΔＤ　ｍａＸをもとに画像の種別を
判定し識別信号１１１を出力する。

選択回路１２は、上記識別信号１１１をもとに、前述し
た誤差記憶手段９から読み川される画像補正信号９１を
選択するか否かを決定する。すなわち、識別信号１１１
が「０」であれば当該注目画素は写真部であると判定し
、選択画像補正信号１２１として上記画像補正信号９１
を出力し、識別信号１１１か「１」であれば当該注目画
素は文字部であると判定し、選択画像補正信号」２１と
して「０」を出力する。上記補正手段３は、以上述べた
方法で算出した選択画像補正信号１２１と画像信号２１
の加算を行う。このことは、写真画素であれば補正処理
３ が行われて誤差拡散法による二値化処理が施され、文字
画素であれば補正処理は行われず単純二値化処理が施さ
れることを意味する。

このように構成した本画像処理装置によれば、注目画素
を二値化する際に、画像情報の特徴に応じて、周辺画素
の二値化誤差により注目画素の補正を行うか否かを選択
するため従来の「誤差拡散法」にみられた文字画像の解
像性の劣化を抑制することができ、文字画像の解像性と
写真画像の階調性を同時に満足した二値化処理を行うこ
とが可能となっている。また、文字画素を単純二値化す
る際に生じた二値化誤差は切捨てることにより重み誤差
として記憶せず、したがって単純二値化処理時の重み誤
差は以下の二値化処理において周辺画素に分散されない
ようになっている。これにより、文字部と写真部とが混
在する文書画像の文字部と画像部との境界での画質劣化
を防止し、鮮明な画像を得ることができるものとなって
いる。

なお、本発明は上記実施例に限定されるものではない。

例えば、特徴量を抽出するだめの参照節４ 囲の領域は、（４Ｘ４）に限定されるものではなく、適
宜範囲を自由に変更しても良い。

また、上記実施例では一画素単位で写真／文字を識別す
る場合の例を示したが、（Ｎ　Ｘ　Ｎ）のブロック単位
（Ｎ２２なる整数）での識別を行なっても良い。その結
果として、処理速度の向上か図れ、高速な画像処理装置
を実現することが可能となる。

また、上記実施例では、写真部と文字部とを区別するた
めに画像情報の特徴量情報として最大濃度差ΔＤｍａＸ
を用いた場合の例を示したが、規格化された最大濃度差
、つまり最大濃度差を平均濃度で除算した値、あるいは
画像の２次微分値であるラプラシアン値等の文字部と写
真部で異なる性質を持つ特徴量を用いても良い。

さらに、上記実施例では二値の出力を得る場合について
説明したが、閾値Ｔｈｌを複数個設定することにより多
値の出力も可能であり、多値のレーザプリンタ、熱転写
プリンタ等に対応した最適な階調表現が可能となる。さ
らに本発明では、特５ 微量の値、及び判定閾値は、読取手段で読取った画像信
号、つまり画像情報の反射率に対応した量をもとに算出
しているが、この量を画像濃度に（反射率の逆数の対数
）変換した値で、さらには、人間の視覚特性を考慮した
変換信号をもとに識別を行ってもよい。

［発明の効果］ 以上詳述したように、本発明によれば、文字領域と写真
領域とが混在する画像情報であっても各画像の特徴に応
じた二値化処理を行うことで画質の向上を図るとともに
、文字領域と写真領域との境界近傍であっても画質の低
下を防止することかでき、さらには画像の特徴に応じた
処理を行うことで各種画像処理における処理効率の向上
が図れる画像処理装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第５図は本発明の一実施例を示すもので、
第１図は画像処理装置の概略の構成を示すブロック図、
第２図は二値化処理の原理を説明するだめの図、第３図
は特徴量算山手段の構成　６ を示すブロック図、第４図は特重量算出手段の動作を示
すタイミングチャート、第５図は画像処理の画素領域の
概念を示す図であり、第６図は従来の「誤差拡散法」の
原理を説明するための図である。 １・・・ラインバッファ、２・・・遅延手段、３・・・
補正手段、４・・・二値化手段、５・・・二値化誤差算
出手段、６・・・重み係数記憶手段、７・・・重み誤差
算山手段、８・・・誤差切捨て手段（処理手段）、９・
・・誤差記憶手段、１０・・・特徴量抽用手段、１１・
・・比較器（識別手段）、１２・・・選択回路（選択手
段）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 処理対象画像における注目画素の画像情報を二値化する
   二値化手段と、 この二値化手段で二値化された情報と前記注目画素の画
   像情報とから二値化誤差を算出する二値化誤差算出手段
   と、 重み誤差を算出するための重み係数を記憶する重み係数
   記憶手段と、 この重み係数記憶手段に記憶された重み係数を前記二値
   化誤差算出手段で算出された二値化誤差に乗じて重み誤
   差を算出する重み誤差算出手段と、前記注目画素を含む
   所定範囲内の画像情報から画像の特徴を表わす特徴量を
   抽出する特徴量抽出手段と、 この特徴量抽出手段で抽出された特徴量に応じて、前記
   重み誤差算出手段で算出された重み誤差の切捨て処理を
   行う処理手段と、 この処理手段で切捨て処理が行われた重み誤差を記憶す
   る誤差記憶手段と、 この誤差記憶手段に記憶されている重み誤差による補正
   を行うか否かを前記特徴量抽出手段で抽出された特徴量
   に応じて選択する選択手段と、この選択手段により重み
   誤差により補正を行う旨が選択された際、前記注目画素
   の画像情報を補正する補正手段と を具備したことを特徴とする画像処理装置。