JPH0325580A - 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処理
する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
値により中純二値化を行い、写真等の階調゜性を有する
画像情報は、ディ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。

このように、読取った画像情報に対して、単一の二値化
手法を用いて二値化処理を行なうと、文字・線図の領域
と写真の領域とのいずれの画質をも同時に満足する画像
を得ることは不可能である。

したがって、画像情報を画像の特徴に応じた領域に分離
し、各領域に適応的な処理を行なうことが文書画像処理
においては必須となっている。このことは、各種の画像
処理にもあてはまり、例えば、画像の特徴にあった処理
を行わないと二値化画像の拡大・縮小処理において画質
が低下したり、あるいは符号化処理においては、画像の
特徴にあった圧縮方式で処理を行わないと効率の悪いデ
ータ圧縮となってしまう。

そこで、従来、例えば特開昭５８−３３７４号公報に開
示されているように、文字部の解像性と写真部の階調性
を同時に満足せしめる方式として、画像平面内の局所領
域で画像濃度の最大濃度差ΔＤ　＋ｇａｘを求め、この
最大濃度差ΔＤ　ｗａｘと判定閾値Ｔｈと比較すること
により、文字・線図の領域と写真の領域に分離し、各画
像領域の特徴に応じて二値化方法を切替えるものが知ら
れている。

ここで「濃度」とは、読取手段で読取った画像信号レベ
ルを意味し、一般に用いる「濃度」とは異なる。以下、
特に断わりのない限り「濃度」をこの意味で用いる。

しかしながら、上記方式では、写真画像において、急激
に濃度が変化する領域は文字であると誤刊定されるため
階調性が劣化するといった欠点があった。例えば、画像
濃度のダイナミ・ソクレンジを８ビット（Ｏ〜２５５：
１６進数では０〜ＦＦ［ｈｅｘ］）とすると、文字画像
の場合、最大濃度差ΔＤ　ｗａｘの頻度分布は、第１０
図に示すように、０　［ｈｅｘコ及びＦＦ［ｈｅｘｌの
近傍に極値を持つ。このＦＦ［ｈｅｘ］の近傍の値をと
る画素は所定範囲内に文字のエッジ部分を含んだ画素で
あり、０　［ｈｅｘ　］の近傍の値をとる画素は所定範
囲内の画素が全て背景画素あるいはエッジを含まない文
字内部の画素である。また、写真画像の場合、局所的な
濃度変化は比較的小さいため、所定範囲内の最大濃度差
ΔＤ■ａＸは、第１１図に示すように、Ｏ　Ｃｈｅｘ　
］近傍に集中する。このような頻度分布を有する文字及
び写真の２つの原槁を、所定の閾値、例えばｒＴｈ−７
０　［ｈｅｘ　］　Ｊを用い、以下の条件で画像の種類
を識別すると、文字画像の場合、第１０図の■で示した
領域の最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを持つ画素は文字と判定
されるが、■で示した領域の最大濃度差ΔＤ　Ｉｌａｘ
を持つ画素は写真と誤判定されてしまう。一方、写真画
像においては第１１図の■で示した領域の最大濃度差△
Ｄ　ｒＡａｘを持つ画素は写真と判定されるが、■で示
した領域の最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを持つ画素は文字と
誤判定されてしまう。この写真画像の誤判定は、所定範
囲内の濃度変化が激しい画素、例えば顔の輪郭部等が文
字と判定されることを意味し、このため階調性の低下に
よる画質劣化が生じる。写真の濃度が急激に変化する部
分は視覚的に目だつ領域であり、この部分が誤判定され
ることによる画質低下は著しい。

このように、最大濃度差ΔＤ　Ｉｌａｘを特徴情報とし
て文字・線図と写真との識別を行なう場合、写真画像に
おいては、所定範囲内に濃度変化の大きい領域を含んだ
画素が文字と誤判定されるため正確な画像領域の分離が
行えず、このため画像の特徴に応じた二値化処理を適応
的かつ正確に行うことができず、文字部の解像性と写真
部の階調性を同時に満足する画像を得ることができない
という欠点があった。

（発明が解決．しようとする課題） この発明は、上記したように最大濃度差を特徴情報とし
て文字・線図と写真との識別を行なうものは、写真画像
において、所定範囲内に濃度変化の大きい領域を含んだ
画素が文字と誤判定されるので正確な画像領域の分離が
行えず、このため画像の特徴に応じた二値化処理を適応
的かつ正確に行うことができず、文字部の解像性と写真
部の階調性を同時に満足する画像を得ることができない
という欠点を除去するためになされたもので、写真画像
の濃度嚢化の大きい領域における誤判定をなくして正確
な画像領域の分離を行え、したがって画像の特徴に応じ
た二値化処理を適応的かつ正確に施すことにより文字部
の解像性と写真部の階調性を同時に満足する画像を得る
ことができ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
素を含む所定範囲内の画像情報から当該注目画素の特徴
情報を抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段によ
り抽出された前記注目画素の特徴情報を周辺画素情報と
して順次記憶する記憶手段と、この記憶手段に記憶され
た前記周辺画素情報に対して注目画素と周辺画素との位
置関係に応じた重み付けを施すことにより周辺画素の特
徴情報を算出する周辺画素特徴情報算出手段と、この周
辺画素特徴情報算出手段で算出した前記周辺画素の特徴
情報により前記特徴抽出手段で抽出した特徴情報を補正
して補正特徴情報を算出し、この補正特徴情報を所定の
閾値で弁別することにより前記注目画素の画像の種類を
判定する判定手段と、この判定手段の判定結果に応じて
前記注目画素のー像情報を二値化する閾値を決定する閾
値決定手段と、この閾値決定手段により決定された閾値
により前記注目画素の画像情報を二値化する二値化手段
とを具備したものである。

（作用） 本発明は、文字及び写真の混在した原稿においては、写
真領域が微小な単位で分散して存在することは少なく、
原稿上の所定領域に集中した状態で存在するという性質
を利用して、注目画素の周辺画素であって、それら周辺
画素が注目画素であったときにその時の注目画素の特徴
情報を順次記憶して成る周辺画素情報に対し、周辺画素
と注目画素との距離に応じて定めた係数により重み付け
を施しものを現在の周辺画素の特徴情報と為し、特徴情
報抽出手段により抽出された注目画素の特徴情報を上記
周辺画素の特徴情報により補正した補正特徴情報を所定
の閾値で弁別することにより注目画素の画像の種類を判
定し、この判定結果に基づいて注目画像の画像情報を二
値化する閾値を決定し、この決定された閾値により注目
画素の画像情報を二値化するようにしたものである。こ
のように、所定領域に集中して分布する写真画素に対し
て周辺画素の特徴情報を加味した識別を行なうことによ
り写真部の誤判定を抑制し、文字部と写真部とを正確に
識別して各画像の特徴に応じた二値化処理を行なうこと
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１図はこの発明に係わる画像処理装置の構戊を示すブ
ロック図である。この画像処理装置は、図示しないイメ
ージスキャナ等の読取装置にて読取った画像情報Ｓ１を
、例えば１画素当り８ビットのデジタルデータとして入
力し、これを二値化処理して二値化画像信号Ｓ２を出力
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Ｓ１を一時的に格納し、以下に行なう画像処理（二値
化処理）に供するものである。

図中の識別手段２は以下の機能を有するものである。す
なわち、識別手段２はラインバツファ１が所定クロック
に同期して出力する画像情報８３〜Ｓ６を人力し、その
画像情報８３〜Ｓ６から注目画素を含む局所領域におけ
る特徴情報としての最大濃度Ｄｓａｘｑ最小濃度Ｄ＋ｅ
ｉｎｓ及び平均濃度Ｄａをそれぞれ求め、これらから、
注目画素の特徴情報としての平均濃度Ｄａで規格化した
最大濃度差ΔＤｎを求める。次に、最小濃度Ｄ　ＩＩｉ
ｎが所定の閾値より大きい場合は写真画素である可能性
が大きいと判断して規格化最大濃度差ΔＤｎに、周辺画
素の特徴量（周辺画素情報）を注目画素からの距離に応
じて定めた係数で重み付けした周辺画素の特徴情報を加
える。逆に、最小濃度Ｄｉｉｎが所定の閾値より小さい
場合は文字画素である可能性が大きいと判断して周辺画
素の特徴情報は加えない。かかる処理の結果から局所領
域の画像情報が文字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することにより画像の
種類を識別して選択制御信号Ｓ７を出力するものである
。

上記識別手段２からの選択制御信号Ｓ７はセレクタ３に
供給され、閾値の切替え信号として用いら゛れる。すな
わち、第１の閾値メモリ４からの第１の閾値Ｔｈ１、又
は第２の閾値メモリ５からのディザ争マトリックス等の
第２の閾値Ｔｈ２のいずれかが画像情報Ｓ１を二値化処
理するための閾値Ｔｈとして選択的に抽出される。そし
て、ラインバッファ１から読出され、遅延メモリ６にて
所定タイミングだけ遅延されて比較回路７に供給される
画像情報Ｓ８が、上記セレクタ３により抽出された閾値
Ｔｈにより二値化され、二値化画像信号Ｓ２として出力
される。

なお、上記第１の閾値Ｔｈｌは、動的閾値算出回路８に
おいて、入力された画像情報Ｓ１に応じて動的に求めら
れるものである（詳細は後述する）。

ここで、注目画素を含む局所領域として「４×４画素」
の領域を設定し、その注目画素の特徴情報を求めて識別
手段２により画像種類の識別処理を実行するものとする
と、ラインバッファ１としては３ラインバッファが用い
られる。そして識別手段２は、この３ラインバッファ１
から列方向に４画素分ずつ並列に入力される画像情報８
３〜Ｓ６について以下に示すような信号処理を施すこと
になる。

すなわち、識別手段２は、上記ラインバッファ１から読
出される画像情報８３〜Ｓ６から、「４×４画素」の局
所領域における最大濃度値Ｄ　ｓａｗ及び最小濃度値Ｄ
　ｇａｉｎをそれぞれ求めて最大濃度信号Ｓ２１及び最
小濃度信号Ｓ２２として出力する最大値最小値検出回路
２１と、この最大値最小値検出回路２１からの最大濃度
信号Ｓ２１と最小濃度信号Ｓ２２とを入力し、これら力
１ら最大濃度値Ｄａａｘと最小濃度値Ｄ■１０との差を
表わす最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを求め、最大濃度差信号
３２３として出力する減算器２２を備えてＬ）る。

この最大値最小値検出回路２１及び減算器２２で求めた
最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを局所領域にお１ナる画像の第
１の特徴情報として用いる。

また、識別手段２の平均値算出回路２３は、ラインバッ
ファ１から読出した画像情報８３〜Ｓ６から上記局所領
域における平均濃度値Ｄａを求め、平均濃度信号Ｓ２４
として出力するものである。

この平均値算出回路２３で求めた平均濃度Ｄａを局所領
域における画像の第２の特徴情報として用いる。

また、識別手段２の除算器２５は、ｆＩ＆算器２２から
第１の特徴情報として出力される最大濃度差信号８２３
を、平均値算出回路２３から第２の特徴情報として出力
される平均濃度信号Ｓ２４で除算して規格化最大濃度差
ΔＤｎを求め、規格化最大濃度差信号Ｓ２５として出力
するものである。

この規格化最大濃度差ΔＤｎが画像情報の種類を識別す
る注目画素の特徴情報として用いられる。

また、識別手段２内の判定手段２４は、最大値最小値検
出回路２１から供給される最小濃度信号Ｓ２２を入力し
、注目画素を含む所定範囲内の最小濃度Ｄｍｌｎが所定
の閾値より大きいとき注目画素が写真である可能性が高
いと判断し、上記注目画素の特徴情報たる規格化最大濃
度差信号Ｓ２５に対し、重み付け回路２８で重み付けさ
れた周辺画素の特徴情報を加えることにより補正を行な
って補正特徴情報を算出し、これを所定の閾値Ｔｈｂで
弁別して前記局所領域における画像情報の種類を判定す
る。そして、この判定結果に従って画像情報Ｓ１を二値
化する閾値Ｔｈを決定する選択制御信号Ｓ７を生戊し、
セレクタ３の閾値選択を制御する。

上記判定手段２４は、画像中の注目画素の特徴情報であ
る規格化最大濃度差ΔＤｎに周辺画素の特徴情報を加え
る加算回路と、最小濃度Ｄ　ｍ１ｎと所定の閾値Ｔｈｅ
とを比較する第１の比較回路と、この第１の比較回路の
比較結果に従って上記加算回路に重み付け回路２８から
の周辺画素の特徴情報を供給するか所定の定数を供給す
るかを選択するセレクタと、上記加算回路の加算結果を
所定の閾値Ｔｈｂと比較する第２の比較回路とを備えて
いる。判定手段２４は、上記第２の比較回路の比較結果
に基づき周辺画素の特徴情報を加えた規格化最大濃度差
ΔＤｎ　　（補正特徴情報）と閾値Ｔｈｂとの比較結果
に応じて、画像の種類を示す選択制御信号Ｓ７を出力す
る。すなわち、規格化最大濃度差ΔＤｎに周辺画素の特
徴情報を加えて補正した値が所定の閾値Ｔｈｂより大き
いときは画像の種類を文字部分であると判定し、小さい
ときは画像の種類を写真部分であると判定する。

周辺画素特徴情報算出回路２６はラインバッツァ２７及
び重み付け回路２８より構成されている。ラインバッフ
ァ２７は上記規格化最大濃度差ΔＤｎを周辺画素情報と
して一時的に蓄えておくもので、周辺画素の特徴情報を
算出するために用いる。この実施例では、周辺画素の参
照範囲を第８図に示す領域としたので２ラインバッファ
を設けている。重み付け回路２８は、前記ラインバッフ
ァ２７に蓄えられた周辺画素情報を所定のクロックに同
期して順次入カし、注目画素との距離に応じて定めた係
数で重み付けした周辺画素の特徴情報を示す周辺画素特
徴量信号Ｓ２６を生成する。

さて、上述した減算器２２が出力する第１の特徴情報（
最大濃度差ΔＤｉａｘ）及び平均値算出回路２３が出力
する第２の特徴情報（平均濃度Ｄａ）は次のようにして
求める。

第２図は最大値最小値検出回路２１の構戊を示すブロッ
ク図である。この最大値最小値検出回路２１は処理対象
画像中の注目画素に対して、第３図に示すように、その
注目画素（斜線で示す画素）を含む「４×４画索」の領
域内における濃度の最大値Ｄ　ｌａＸと最小値Ｄｗｌｎ
とをそれぞれ求めるものである。

すなわち、最大値最小値検出回路２１は、例えば第５図
に動作タイミングを示すように、ラインバッファ１から
クロックＣＬＫに同期して列方向に４画素単位で順次入
力される画素当り８ビットの画像情報８３〜Ｓ６を、セ
レクタ２１ａにより比較器２１ｂ，２１ｃ，２１ｄ，２
１ｅに順次分配する。この列単位に入力される画像情報
８３〜Ｓ６のセレクタ２１ａによる比較器２ｌｂ，２１
ｃ，２１ｄ，２１ｅへの分配は、クロックＣＬＫを受け
て動作するカウンタ２１ｈからの選択信号ＳＥＯ，ＳＥ
Ｉにより、セレクタ２１ａの出力端子ＡＯ−３，ＢＯ−
３，ＣＯ−３．ＤＯ−３を順次選択して画像情報８３〜
Ｓ６を出力させることにより行なう。そして、比較器２
ｌｂ，２１ｃ，２１ｄ．２１ｅによって画像情報を４画
素単位でそれぞれ列方向に比較し、その列における最大
濃度と最小濃度とをそれぞれ求める。次段の比較器２１
ｆ，２１ｇは、上記比較器２　ｌ　ｂ．　　２　１　ｃ
，　　２　１　ｄ，　　２　１　ｅからの信号をＥＤＧ
Ｉのタイミングで入力し、列方向にそれぞれ求めた最大
値と最小値とを行方向に比較し、その中の最大値と最小
値をそれぞれ求めるものである。以上の処理によって第
３図に示す「４Ｘ４画素」の領域内における最大濃度値
Ｄ■ａＸと最小濃度値Ｄ■Ｉｎがそれぞれ求められ、最
大濃度信号Ｓ２１および最小濃度信号ｓ２２としてそれ
ぞれＥＤＧ２のタイミングで出力される。

減算器２２は、このようにして求めた最大濃度値Ｄ　Ｉ
ａＸと最小濃度値Ｄ曽１ｎとから第１の特徴情報である
最大濃度差ΔＤ■ａＸを次式により求めるものである。

ΔＤｓａｘ　−　Ｄ＋ｓａｘ　−　Ｄａｌｎ　　　　　
−　（　２　）この第１の特徴情報である最大濃度差Ａ
Ｄ　ｌａＸは除算器２５に与えられる。

一方、第２の特徴情報である平均濃度値Ｄａを求める平
均値算出回路２３は、例えば第６図に示すように構成さ
れる。この平均値算出回路２３は、上記最大値最小値検
出回路２１と同様に、ラインバッファ１からクロックＣ
ＬＫに同期して列方向１；４画素単位で順次入力される
画素当り８ビットの画像情報８３〜Ｓ６をセレクタ２３
ａにより加算器２３ｂ．２３ｃ．２３ｄ，２３ｅに順次
分配する。この列単位に人力される画像情報Ｓ３〜Ｓ６
のセレクタ２３ａによる加算器２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ
，２３ｅへの分配は、クロツクＣＬＫを受けて動作する
カウンタ２３ｈからの選択信号ＳＥ２．ＳＥ３によりセ
レクタ２３ａの出力端子ＡＯ−３．ＢＯ−３．Ｃｏ−３
，Ｄｏ−３を順次選択して画像情報８３〜Ｓ６を出力さ
せることにより行なう。そして、加算器２３ｂ，２３ｃ
．２３ｄ，２３ｅによって画像情報を４画素単位でそれ
ぞれ列方向に加算し、各列における画像濃度の和を出力
する。次段の加算器２３ｆは、これらの加算器２３ｂ，
２３ｃ，２３ｄ，２３ｅによってそれぞれ求めた列方向
４画素の濃度値の和を４行分に亙って加算することで、
前述した「４×４画素」の局所領域における濃度値の総
和を求めている。この濃度値の総和を除算器２３ｇにて
上記局所領域を構成する画素数［１６］で除算すること
により、その局所領域の平均濃度Ｄａが第２の特徴情報
として求められる。

第１図に示す除算器２５は、このようにして求めた最大
濃度差ΔＤ　ｓａｗを平均濃度Ｄａで除算し規格化最大
濃度差Ｄｎを次式により求めるものである。

ΔＤｎ＝ΔＤｍａｘ　／Ｄａ　　　　　　　＝・（３）
また、第７図は重み付け回路２８の構威を示すものであ
る。シフトレジスタ３１．３２は８ビット×５のシリア
ルイン●パラレルアウトの機能を有するもので、シフト
レジスタ３１は注目画素の前々ラインの周辺画素情報を
、シフトレジスタ３２は注目画素の前ラインの周辺画素
情報を蓄えておくものである。また、シフトレジスタ３
０は８ビット×２のシリアルイン◆パラレルアウトの機
能を有するもので、注目画素の前画素、前々画素の周辺
画素情報を蓄えておくものである。また、乗算器３３・
・・は、シフトレジスタ３０，３１．３２が出力する周
辺画素情報に、注目画素との距離に応じた重み付けをす
るものである。本実施例においては周辺画素の重み付け
係数は、例えば第９図に示す値を用いた。加算器３　４
　ａ　ｒ　　３　４　ｂ　＊３４ｃ，３４ｄは、乗算器
３３・・・により重み付けされた周辺画素情報の総和を
算出し、周辺画素の特徴情報ＳＦＯを生成するものであ
る。なお、比較Ｓ３５は、この周辺画素の特徴情報ＳＦ
Ｏと所定の閾値Ｔｈａとを比較し、判定結果を示す信号
Ｓ２６を判定手段２４に供給するものである。

周辺画素特徴情報ＳＦＯは次式により求める。

ＳＦＯ−Σ　（ｋｎ）ＸΔＤｎ　　（ｉ））　　　　−
　　（４）ｉ ここで、ｋ　（ｉ）は重み付け係数であり、本実施例で
は第９図に示す値を係数として用いた。また、ΔＤｎ　
　（ｉ）は周辺画素Ｌの規格化最大濃度差であり、周辺
画素ｉが文字と判定されている場合「１」、写真と判定
されている場合「−１」となる。そして、比較器３５に
より所定の閾値Ｔｈａで弁別し、ＳＦＯがＴｈａより大
きければ、周辺画素は文字と判断し、（５）式を出力し
、Ｔｈａ以下であれば周辺画素は写真と判断して（６）
式を出力する。

ＳＦＯ＞Ｔｈａならば ＳＦＩ−ＳＦＯ　　　　　　　・・・（５）ＳＦＯ≦Ｔ
ｈａならば ＳＦＩ−　（−１）ＸＳＦＯ　　・・・（６）また、前
述した判定手段２４は、最小濃度差Ｄ■１ｎにより注目
画素の特徴情報に重み付けを行うか否かを選択する。す
なわち、Ｄ　ｓｉｎが所定閾値Ｔｈｅより小さければ注
目画素は背景部の可能性が高いとして重み付けを行わず
に注目画素の規格化最大濃度差ΔＤｎを所定の閾値Ｔｈ
ｂで弁別して画像の種類を判定することになる。判定式
を以下に示す。

しかし、Ｄｉｉｎが所定閾値Ｔｈｅより大きければ注目
一素の規格化最大濃度差ΔＤｎに周辺画素特徴情報ＳＦ
Ｉを加えた結果を所定の閾値Ｔｈｂで弁別し、画像の種
類を判定することになる。判定式を以下に示す。

判定手段２４（第１図参照）は、上記規格化最大濃度差
ΔＤ　ｎ　ｓΔＤｎ＋ＳＦ１がＴｈｂより大きい場合は
注目画素を文字と判定して「１」を出力し、以下の場合
は注目画素を写真と判定して「０」を出力する。

なお、このような判定結果に従ってセレクタ３により選
択される第１の閾値Ｔｈｌは動的閾値算出回路８により
、その画像情報に応じて生成される。具体的には前記最
大値最小値検出回路２１で求めた最大濃度値Ｄ　ｓａｘ
と最小濃度値Ｄｓｉｎとに従い、画像情報Ｓ１を二値化
する為の閾値Ｂｈを、例えば Ｂｈ　−　（Ｄｓａｘ　＋Ｄｍ１ｎ　）　／２　　　−
（９）として動的に求め、第１の閾値メモリ４に記憶し
ておくものである。

これに対して写真部を二値化処理するための第２の閾値
Ｔｈ２は、例えば第４図に示すようなディザパターン情
報（ディザマトリックス）として与えられ、第２の閾値
メモリ５に記憶されている。

このような閾値Ｂｈ（第１の閾値Ｔｈ１）又はディザパ
ターンにより示される閾値（第２の閾値Ｔｈ２）が判定
手段２４の判定結果に基づいてセレクタ３により選択的
に抽出され、前記画像情報Ｓ１の二値化閾値Ｔｈとして
用いられる。

以上のように、文字及び写真の混在した原稿においては
、写真領域が微小な単位で分散して存在することは少な
く、原稿上の所定領域に集中した状態で存在するという
性質を利用して、注目画素の周辺画素であって、それら
周辺画素が注目画素であったときにその時の注目画素の
特徴情報を順次タインバッファ２７に記憶して成る周辺
画素情報に対し、周辺画素と注目画素との距離に応じて
定めた係数により重み付けを施しものを周辺画素特徴情
報算出回路２６で周辺画素の特徴情報として算出し、一
方、最大値最小値算出回路２１で算出された最大濃度Ｄ
　ｌａＸ及び最小濃度Ｄ　ｍｌｎを減算器２２で減算し
て得られる最大濃度差△Ｄ　ｌａＸを、平均値算出回路
２３で得られる平均濃度Ｄａで除算した規格化最大濃度
差Ｄｎを注目画素の特徴情報として上記周辺画素の特徴
情報により補正した補正特徴量を所定の閾値Ｔｈｂで弁
別することにより注目画素の画像の種類を判定し、この
判定結果に基づいて注目画像の画像情報を二値化する閾
値Ｔｈを決定し、この決定された閾値により注目画像の
画像情報を二値化するようにしたので、最大濃度差ΔＤ
　ｗａｘだけによる識別では、写真画像において所定範
囲内に濃度変化の激しい領域（例えば顔の輪郭部）を含
んだ画素が誤判定されるという欠点を除去できるものと
なっている。

すなわち、局所領域での特徴情報だけでなく、その周辺
の画素の特徴情報も参照して画像の種類を判定するよう
にしたので、注目画素の特徴情報だけでは誤判定される
画素であっても画像の種類を確実に識別することが可能
となっている。この結果、文字部と写真部を正確に判定
することができ、複数ｉ類の情報が存在する文書画像に
おいて、文字部については解像性良く二値化することが
でき、また写真部については階調性を保存して二値化す
ることができるものとなっている。

なお、所定範囲内の最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを特徴量と
して識別を行なうと、文字画像の背景領域は写真と判定
される。文字部の周辺にはこの写真と判定される背景画
素が多く存在するため文字部に上記周辺画素の特徴情報
を注目画素の特徴情報に付加した識別を行うと文字のエ
ッジ部まで写真と判定されてしまうおそれがある。そこ
で文字画像の可能性が大きいと判断した画素に対しては
上記周辺画素の特徴情報を加味した識別を行わず、写真
画像である可能性の大きいと判断した画素に対してのみ
上記周辺画素の特徴情報を加味した識別を行うようにし
ている。これにより文字画像のエッジ部が写真と誤判定
されることを防ぐことができるものとなっている。この
際、注目画素が文字画素の可能性が大であるか写真画素
の可能性が大であるかの判定は次のようにして行う。つ
まり文字画像の場合エッジ領域の周辺の多くは背景画素
であるため所定範囲内の最小濃度Ｄ　ｓｉｎは小さい。

これを利用して所定範囲内の最小濃度Ｄ　ｗｉｎが所定
の閾値Ｔｈｅより小さい場合は所定範囲内に原稿の背景
部があると判断して文字画素の可能性が大きいと判定す
る。逆に所定範囲内の最小濃度が所定の閾値Ｔｈｅより
大きい場合は所定範囲内に原稿の背景部がないと判断し
写真である可能性が大きい画素と判定する。このように
ブロック的に集中して分布する写真画素に対してのみ周
辺画素の特徴情報を加味した識別を行なうことにより写
真部の誤判定を抑制し文字部と写真部を正確に識別でき
るようにしている。

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、所定範囲の領域は「４×４画素」に限定される
ものではなく、処理対象画像に応じて可変設定するよう
に構成することもできる。同様に周辺画素の参照領域も
第８図に示した領域に限られるものではない。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
二値化に用いるディザパターンも特に限定されない。ま
た、そのディザマトリックスの大きさも限定されるもの
ではなく、ディザパターンもドット分散型に閾値配置す
ることのみならずドット集中形式で閾値配置することも
可能である。

さらに、本実施例では、所定範囲内の平均濃度で規格化
した最大濃度差を特徴情報としたが、これは鉛筆書き原
稿や新聞原稿等の背景とのコントラストの小さい画像も
文字と識別するためで、特徴情報はこれに限定されるも
のではない。また、本発明では、特徴情報の値および判
定閾値は読取装置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基に算出しているが、この量を画
像濃度（反射率の逆数の対数）に変換した値でも良く、
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
別を行っても良い。

［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、写真画像の濃度変
化の大きい領域における誤判定をなくして正確な画像領
域の分離を行え、したがって画像の特徴に応じた二値化
処理を適応的かつ正確に施すことにより文字部の解像性
と写真部の階調性を同時に満足する画像を得ることがで
きる画像処理装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例を示すもので、第１図は本発明の
画像処理装置の構成を示すブロック図、第２″図は最大
値最小値検出回路の構戊を示す詳細ブロック図、第３図
は動作を説明するための局所領域の一例を示す図、第４
図はディザパターンの一例を示す図、第５図は最大値最
小値検出回路の動作を説明するためのタイミングチャー
ト、第６図は平均値算出回路の構或を示す詳細ブロック
図、第７図は重み付け回路の構成を示すブロック図、第
８図は周辺画素の参照範囲を説明するための図、第９図
は周辺画素に重み付けする重み付け係数を説明するため
の図、第１０図は典型的な文字画像の最大濃度差の頻度
分布を説明するための図、第１１図は典型的な写真画像
の最大濃度差の頻度分布を説明するための図である。 １・・・ラインバッファ、２・・・識別手段、３・・・
セレクタ（閾値決定手段）、４・・・第１の閾値メモリ
、５・・・第２のＭｆｌｉメモリ、６・・・遅延メモリ
、７・・・比較回路（二値化手段）、８・・・動的閾値
算出回路、２１・・・最大値最小値検出回路（特徴抽出
手段）、２２・・・減算器（特徴抽出手段）、２３・・
・平均値算出回路（特徴抽出手段）、２４・・・判定手
段、２５・・・除算器（特徴抽出手段）、２６・・・周
辺画素特徴情報算出回路（周辺画素特徴量算出手段）、
２７・・・ラインバッファ（記憶手段）、２８・・・重
み付け回路。

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
   情報から当該注目画素の特徴情報を抽出する特徴抽出手
   段と、 この特徴抽出手段により抽出された前記注目画素の特徴
   情報を周辺画素情報として順次記憶する記憶手段と、 この記憶手段に記憶された前記周辺画素情報に対して注
   目画素と周辺画素との位置関係に応じた重み付けを施す
   ことにより周辺画素の特徴情報を算出する周辺画素特徴
   情報算出手段と、 この周辺画素特徴情報算出手段で算出した前記周辺画素
   の特徴情報により前記特徴抽出手段で抽出した特徴情報
   を補正して補正特徴情報を算出し、この補正特徴情報を
   所定の閾値で弁別することにより前記注目画素の画像の
   種類を判定する判定手段と、 この判定手段の判定結果に応じて前記注目画素の画像情
   報を二値化する閾値を決定する閾値決定手段と、 この閾値決定手段により決定された閾値により前記注目
   画素の画像情報を二値化する二値化手段と を具備したことを特徴とする画像処理装置。