JPH03153167A - 文字領域分離方式 - 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、文字、網点、写真の混在する画像中から文字
部を精度良く分離するための文字領域分離方式に関する
。

〔従来の技術〕

一般に、文書画像中には、線画からなる文字、ドツトか
らなる網点、連続階調の写真などが混在するのが普通で
ある。このような混在画像を、例えばディジタル式複写
機やファクシミリなどで画像再生する場合、再生画像の
画質向上を図るために、その前処理として、文字部には
エツジ強調による鮮鋭化処理を、またそれ以外の非文字
部にはモアレ除去・階調性再現のためのデイザ処理など
を適応的に施すことが望ましい。そのためには、まず、
入力画像を文字部とそれ以外の非文字部とに正確に分離
する必要がある。

従来、上記した文字、ｙｊ点、写真の混在する画像中か
ら文字部を分離するために多くの方法が提案されている
。これら従来の方法は、いずれも、基本的には、写真部
か非写真部かを判定するブロック、網点部か非網点部か
を判定するブロック、これら２つのプロ・；・りにおけ
る判定結果に基づいて、非写真部でかつ非網点部と判定
された領域を文字部と判定するブロックにより構成して
いるのが普通である。

例えば、従来の文字領域分離方式の１例を挙げれば、ｒ
文字・写真・網点印刷の混在する画像の２値化処理方法
ｊ　（南口俊彦；平成元年度画像電子学会全国大会予稿
２２　＋　ｐｐ９１−ｐｐ９４）がある。

この方法は、まず画像中の画素の白黒変化点のエツジを
検出することにより、画像を写真部と非写真部とに分離
し、さらにこの分離した非写真部を２値化し、この２値
化画像に対して黒画素と白画素の分布状態に基づいたパ
ターンマツチングを行うことにより、文字部（非網点部
）と網点部を分離するものである。

上記したように文字部（非網点部）と網点部を分離する
場合に、その分離精度をさらに向上しようとすると、上
記南口の提案方法に限らず、どのような文字領域分離方
法においても、−船釣にその分離結果に対して周辺の画
素の分離結果に基づいた領域補正を行う必要がある。こ
の周辺画素に基づいた領域補正を行うことにより、網点
部を文字部にまた文字部を網点部にそれぞれ誤って分離
する確率をさらに減少することができる。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、画像中の文字には、背景が白地の文字部（以
下「白地文字部Ｊという）と、背景が網点の文字部（以
下「網地文字部」という）が存在する。このような画像
に対し、上記領域補正を行うと、網地文字部は背景が網
点からなるため、まず文字のまわりの網点画素が網点と
して１次判定され、この文字周辺の網点画素の判定結果
に基づいて文字画素の領域補正が行われるため、網点上
に存在する文字画素が網点領域として誤判定される確率
が極めて大きく、網地文字部を正確に抽出することがで
きなくなるという問題があった。

本発明は上記事情に基づきなされたもので、その目的と
するところは、文字、網点、写真の混在する画像中から
白地文字部および網地文字部の両者を精度良く抽出する
ことのできる文字領域分離方式を提供することである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明の文字領域分離方式は、第１図にその原理を示す
ように、入力画像をディジタル多値濃度データに変換し
た後、該ディジタル多値濃度データに基づいて、入力画
像を、網点部と非網点部、写真部と非写真部、背景が網
点からなる網地文字部と背景がそれ以外の非網地文字部
にそれぞれ領域分離し、非網点部と非写真部の論理積を
とることにより非網点部でかつ非写真部となる画像領域
を背景が白地からなる白地文字部と判定し、該白地文字
部と前記網地文字部の両者を文字領域と判定して抽出す
るようにしたものである。

〔作　用］ 入力画像は、ディジタル多値濃度データに変換され、網
点部と非網点部、写真部と非写真部に領域分離される。

入力画像を網点部と非網点部に分熱するは、ディジタル
多値濃度データに基づいて濃度の山と谷の変化点を与え
る極点画素を検出し、所定の小領域における極点画素の
密度情報から注目画素が網点候補領域または非網点候補
領域のいずれに属するかを判定ｊ７、周囲の画素の判定
結果に基づいて所定の領域内の注目画素が網点部または
非網点部のいずれであるかを判定ずればよい。

また、入力画像を写真部と非写真部とに分離するには、
ディジタル多値濃度データに基づいて入力画像を黒画素
と白画素に５分類し、該分類した黒画素群と自画素群中
から連結する黒画素および連結する白画素をそれぞれ検
出Ｌ７、注目画素の近傍に存在する連結黒画素と連結白
画素の数に基づいて注目画素が写真部または非写真部の
いずれであるかを判定すればよい。

上記のようにして分離された非網点部には、網点以外の
画像たる文字部と写真部とが含まれている。一方、非写
真部には、写真以外の画像たる文字部と網点部とが含ま
れている。したがって、この非網点部と非写真部の論理
積をとり、非編点部でかつ非写真部となる画像領域のみ
を抽出すれば、画像中から文字部のみを抽出することが
できる。

しかし、上記のようにして抽出された文字部は、背景が
白地のいわゆる白地文字部だけであり、背景が網点から
なるいわゆる絹地文字部は抽出されないい何故なら、網
点部と非網点部の分離処理において、分離精度を上げる
ために、前述した領域補正が行われるからである。すな
わち、網点部と非網点部の分離処理において、画像中の
各画素が網点候補領域または非網点候？ｎｆ領域のいず
れム、Ｊａするか否かを判定１〜だ後、さらに、その周
辺の複数の画素の判定結果に基づいて網点部または非網
点部のいずれであるか判定する、：二とにより領域補正
を行っている。このため１、背景が編点からなる網地文
字部は網点として領域補正されてしまい、。

網点上に存在する文字を分離することができないからで
ある。

そこで、白地文字部に加え、背景がｍ点からなる網地文
字部も分離抽出するために、上記白地文４字部の分離処
理とは別に網地文字部のための分離処理を付加する。こ
の網地文字部とそれ以外の井網地文字部とを分離するに
は、ディジタル多値濃度データを所定の重み係数で平滑
化した後、所定の局所領域内の濃度変化に基づいて画像
中の尾根画素を検出し、尾根画素の密度情報に基づいて
注目の尾根画素が背景網点の文字部または背景非網点の
文字部のいずれであるかを判定すればよい。

そして、上記のようにして抽出された白地文字部と網地
文字部とを文字領域として判定出力する。

これ／、、’：よ、゛ン＼入力画像。中の白地文字部と
網地文字部の肉汁を積度ハ！＜分離することができる。

（実施例） 以下、図面６尾仝照ｊ２、ｌ−本発明の実施例につき説
明する。

第２図は、本発明の１実施例のブロック図を示す。図中
、１はＡ／Ｄ変換回路、２は網点／非網点分離回路、３
は写真／非写真分離回路、４は網地文字／非網地文字分
離回路、５は総合判定回路である。

入力した画像信号は、Ａ／Ｄ変換回路１においてディジ
タル多値濃度データに変換された後、網点／非網点分離
回路２、写真／非写真分離回路３、網地文字／非網地文
字分離回路４にそれぞれ送られる。

網点／非網点分離回路２は、ディジタル多値濃度データ
に基づき、後述するようにして入力画像を網点部と非網
点部とに分離する。また、写真／非写真分離回路３は、
ディジタル多値濃度データに基づき、後述するようにし
て入力画像を写真部と非写真部とに分離する。さらに、
網地文字／非網地文字分離回路４は、ディジタル多値濃
度データに基づき、後述するようにして入力画像を網地
文字部と非網地文字部とに分離する。これら各分離回路
の分離結果は総合判定回路５へ送られる。

総合判定回路５は、網点／非網点分離回路２の出力する
網点／非網点の分離結果と、写真／非写真分離回路３の
出力する写真／非写真の分離結果の論理積（ＡＮＤ）演
算を行い、非網点でかつ非写真部となる画像領域を白地
文字部として取り出す。そして、この白地文字部と、前
記網地文字／非網地文字分離回路４で分離された網地文
字部の両者を文字領域、またそれ以外の領域を非文字領
域と判定し、各領域に対応して文字／非文字の領域判定
信号を出力する。したがって、この領域判定信号に従っ
て、入力画像の各画素に対し、文字のための鮮鋭化処理
あるいは網点および写真のためのデイザ処理を施せば、
高品質の再生画像を得ることができる。

次に、網点／非網点分離回路２における網点部と非網点
部の分離処理について、第３図〜第６図を参照して説明
する。

第３図は、網点／非網点分離回路２の具体例のブロック
図を示す。極点画素検出回路２０１は、所定の局所領域
内の濃度情報を利用して、入力画像中の網点の山および
谷の極点に相当する画素（ピーク画素）を検出する。す
なわち、例えば、第４図に示す３×３のブロックにおい
て、中心画素の濃度レベルがその周囲の８画素の濃度レ
ベルに比べて最大（最小）であるとき、当該中心画素を
濃度の山（谷）を示す極点画素として検出する。

網点候補領域検出回路２０２は、上記極点画素検出回路
２０１で検出した山と谷の極点画素の所定の小領域にお
ける密度情報から注目画素が網点候補領域または非網点
候補領域のいずれに属するかを判定する。例えば、第５
図（ａ）または（ｂ）に示すように、４×４の小領域内
の山と谷の極点画素を計数する。そして、山と谷の極点
画素の合計値が所定のしきい値を越えるとき、図（ａ）
のブロック単位で処理する場合には、当該小領域内のす
べての画素を網点候補領域として検出し、また、画素単
位で処理する図（ｂ）の場合には、当該小領域内の所定
の注目画素（ハツチング画素）を網点候補領域として検
出する。

網点領域検出回路２０３は、上記網点候補領域検出回路
２０２の検出結果に基づいて、所定の領域内の注目画素
が網点部または非網点部のいずれに属するかを判定する
。例えば、第６図（ａ）に示すように、ブロック単位で
判定する場合、注目の小領域とその周囲の小領域のうち
で、網点候補領域とされた小領域の個数が所定のしきい
値よりも大きいときは、注目の小領域内のすべての画素
を網点領域として判定する。また、第６図（ｂ）に示す
ように、画素単位で判定する場合、注目画素（／％ラッ
チング素）とその周囲の画素のうちで、網点候補領域と
された画素の個数が所定のしきい値よりも大きいときは
、注目画素を網点領域として判定する。これにより、入
力画像中の全画素について網点部と非網点部とが分離さ
れる。

次に、写真／非写真分離回路３における写真部と非写真
部の分離処理の例について、第７図〜第９図を参照して
説明する。

第７図は、写真／非写真分離回路３の具体例のブロック
図を示す。２値化回路３０１は、入力するディジタル多
値濃度データを特定のしきい値で２値化し、白黒２値画
像に変換する。すなわち、この２値化によって入力画像
上の全画素を白画素または黒画素に分類する。

黒画素パターンマツチング回路３０２は、前記２値画像
から連結黒画素を検出するもので、注目画素を中心とし
て例えば３×３のマトリックス内の白黒パターンが、第
８図に示す画素パターンのいずれかとマツチングしたと
きに注目画素を連結黒画素と判断し、出力を発生する。

白画素パターンマツチング回路３０３は、前記２値画像
から連結白画素を検出するもので、注目画素を中心とし
て例えば３×３のマトリックス内の白黒パターンが、第
９図に示す画素パターンのいずれかとマツチングしたと
きに注目画素を連結白画素と判断し、出力を発生する。

計数回路３０４は、黒画素パターンマツチング回路３０
２の出力信号より、注目画素を中心とした３×３のマト
リックス内に存在する連結黒画素を計数し、計数値が例
えば２以」二となった時に出力を発生する。同様に、計
数回路３０５は、注目画素を中心とした３×３のマトリ
ックス内に存在する連結白画素を計数し、計数値が例え
ば２以トとなった時に出力を発生する。

そｊ−で、この計数回路３０４と３０５のＡＮＤをとり
、注「１画素を中心として３×３のマトリックス内に２
個以上の連結黒画素および連結白画素が同時に存在する
場合には注目画素を非写真候補画素と判定し、またそれ
以外の場合には写真候補画素と判定し、ＡＮＤ回路３０
６からそれぞれの場合に対応した出力を発生する。

判定回路３０７は、注目画素を中心とした例えば５×５
のマトリックス内に、例えば非写真候補画素が１個以上
存在するときは、当該注目画素を非写真画素と判定し、
１個も存在しないときは、当該注目画素を写真画素と判
定する。これにより入力画像中の全画素について写真部
と非写真部とが分離される。

次に、網地文字／非網地文字分離回路４における網地文
字部と非網地文字部の分離処理の例について、第１０図
へ・第１２図を参照して説明する。

第１０図は、網地文字／非網地文字分離回路４のブロッ
ク図を示す。平滑化処理回路４０１は、入力するディジ
タル多値濃度データを所定の重み計数で平滑化する。

尾根画素検出回路４０２は、上記平滑化されたディジタ
ル多値濃度データに対し、例えば第１１図に示ず５×５
の尾根画素検出パターンを適用し１、二の５×５のパタ
ーン内において、 例えば ＬｃＬ、＋≧ＴＨ１かつＬｅ−Ｌｚｚ≧Ｔｌ＋または Ｌｃ　　Ｌｓ≧ＴＩ、かつＬｃ＝Ｌ＊＊≧ＴＩまたは Ｌｃ　　Ｌｓ≧ＴＨ，かつＬｅ−Ｌｚｎ≧ＴＨまたは Ｌｃ−Ｌ、、≧Ｔｌ＋、かつＬｃ−１，，４≧ＴＩ但し
　ＴＨ：Ｌきい値 の−組でも成立するとき、その中心画）；そＩ５（・を
、第１２図に示すような文字の尾根画素と１７で検出す
る。

判定回路４０３は、尾根画素検出回路４０２で検出され
た上記尾根画素を、例えば９×９のブロック単位で計数
し、その計数値が所定のしきい値を越えたときに、当該
ブロック内の注目画素（中心画素またはブロック内の全
画素）を網点上の文字画素として判定する。このように
、入力画像を所定の重み計数によって平滑化した後、処
理を行うことにより、背景が網点からなる網地文字部を
画像中から分離することができる。

〔発明の効果〕

以上述べたところから明らかなように、本発明によると
きは、画像中の白地文字部および網地文字部の両者を文
字領域として正確に抽出することができるので、分離精
度の高い文字分離方式を捷供することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の）京理図、 第２図は本発明の実施例のブロック図、第３図は網点／
非網点分離回路の具体例のブロック図、 第４図は局所Ｎ域と極点画素の例を示す図、第５図は網
点領域候補の検出の説明図、第６図は網点領域の検出の
説明図、 第７図は写真／非写真分離回路の具体例のブロック図、 第８図は連結黒画素検出のためのパターンを示す図、 第９図は連結白画素検出のためのパターンを示す図、 第１θ図は網地文字／非網地文字分離回路の具体例のブ
ロック図、 第１１図は尾根画素検出パターンの例を示す図、第１２
図は尾根画素の説明図である。 ｌ・・・Ａ／Ｄ変換回路、２・・・網点／非網点分離回
路、３・・・写真／非写真分離回路、４・・・網地文字
／非網地文字分離回路、５・・・総合判定回路。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力画像をディジタル多値濃度データに変換した
   後、該ディジタル多値濃度データに基づいて、入力画像
   を、網点部と非網点部、写真部と非写真部、背景が網点
   からなる網地文字部と背景がそれ以外の非網地文字部に
   それぞれ領域分離し、 非網点部と非写真部の論理積をとることにより非網点部
   でかつ非写真部となる画像領域を背景が白地からなる白
   地文字部と判定し、 該白地文字部と前記網地文字部の両者を文字領域と判定
   して抽出することを特徴とする文字領域分離方式。
2. （２）入力画像を網点部と非網点部とに分離するに際し
   、 ディジタル多値濃度データに基づいて濃度の山と谷の変
   化点を与える極点画素を検出し、所定の小領域における
   極点画素の密度情報から注目画素が網点候補領域または
   非網点候補領域のいずれに属するかを判定し、周囲の画
   素の判定結果に基づいて所定の領域内の注目画素が網点
   部または非網点部のいずれであるか判定するようにした
   ことを特徴とする請求項（１）記載の文字領域分離方式
   。
3. （３）入力画像を写真部と非写真部とに分離するに際し
   、 ディジタル多値濃度データに基づいて入力画像を黒画素
   と白画素に分類し、該分類した黒画素群と白画素群中か
   ら連結する黒画素および連結する白画素をそれぞれ検出
   し、注目画素の近傍に存在する連結黒画素と連結白画素
   の数に基づいて注目画素が写真部または非写真部のいず
   れであるか判定するようにしたことを特徴とする請求項
   （１）記載の文字領域分離方式。
4. （４）入力画像を背景が網点の文字部と背景が非網点の
   文字部とに分離するに際し、 ディジタル多値濃度データを所定の重み係数で平滑化し
   た後、所定の局所領域内の濃度変化に基づいて画像中の
   尾根画素を検出し、尾根画素の密度情報に基づいて注目
   の尾根画素が背景網点の文字部または背景非網点の文字
   部のいずれであるか判定するようにしたことを特徴とす
   る請求項（１）記載の文字領域分離方式。