JPH0326064A - 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
値により単純二値化を行い、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鎖化処理を行なうと、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
的ディ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ε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■ａＸを求め、この最大
濃度差ΔＤ　ＩａＸと判定閾ＩＴ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Ｊ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判定されるため
階調性が劣化し、また、文字画像においては濃度変化の
微小な領域、例えば文字背景部が写真と誤判定され解像
度が劣化するという欠点があった。

例えば、画像濃度のダイナミックレンジを８ビット（０
〜２５５：１６進ではＯ　〜Ｆ　Ｆ　［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、Ｏ　［ｈｅｘ　］
及びＦ　Ｆ　［ｈｅｘ　］の近傍に極値を持つ。このＦ
Ｆ［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　ｌａＸは、第１１図
に示すように、０　［ｈｅｘ　］近誇に集中する。この
ような頻度分布を有する文字及び写真の２つの原稿を、
所定の閾値Ｔ「例えばｒ−７０　［ｈｅｘ　］　Ｊを用
い、以下の条件で画像の種類を識別すると、 ΔＤｌａＸ＞Ｔ；文宇部　　　　　　−（　１　’）Δ
Ｄ　ｌａＸ≦Ｔ；写真部　　　　　　−（２）文字画像
の場合、第１０図の■で示した領域の最大濃度差ΔＤ　
ｌａＸ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　ｓａｗ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ΔＤ　ｗａｘ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△Ｄ　
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。

また、文字画像においては背景部の画素は濃度が小さく
一様であるので濃度差も小さく、所定範囲内の画素が全
て背景画素の領域は写真と誤判定される。

ここで背景画素の濃度が「０」のときは階調性を重視し
た二値化処理、例えばディザ処理を施しても解像性を重
視した二値化処理、例えば単純二値化処理と同一の結果
が得られるが、「０」でない微小な濃度を持った背景画
素をディザ処理した場合、ディザパターンにより背景部
に胡麻塩状のパターンが現れる。この背景部をマクロ的
に捉えた場合、胡麻塩状のパターンは原画の濃度を忠実
に再現しているといえるが、視覚的には原画にない目障
りなパターンと感じられる。これは背景部をディザ処理
したために文字部の解像性を満足できなかったために生
じたものである。

このように、最大濃度差△Ｄ一ａＸを特徴量として文字
・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、また、文字画像においては所定範囲内
の画素が全て背景画素の領域は写真と誤判定されるので
，２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、つまり、画像の各領域に応
じた処理を適応的かつ正確に行う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量とルて
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、文字画像においては背景部が写真
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、つまり、画像の各領域に
応じた処理を適応的かつ正確に行うことができないとい
う欠を除去するためになされたもので、写真画像の濃度
変化の大きい領域における誤判定、及び文字画像の背景
部における誤判定をなくして正確な画像領域の分離が行
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
り特徴抽出される前記注目画素の周辺画素の特徴情報か
ら前記注目画素の画像の種類を予測する予測手段と、こ
の予測手段の予測結果に応じて画像の種類を識別するた
めの弁別閾値を選択する弁別閾値選択手段と、この弁別
閾値選択手段で選択された弁別閾値により前記特徴抽出
手段により抽出した特徴情報を弁別して画像の種類を判
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二値化閾値を決定す
る閾値決定手段と、この閾値決定手段により決定された
二値化閏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、そ
れぞれの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、及び文字画像と写真画像との局所的な平均ａ度
を比べた場合、文字画像の多くは背景画素で占められて
いるため文字画像の平均濃度の方が写真画像の平均濃度
に比べて小さいという性質を利用して、注目画素の周辺
画素の平均濃度と空間フィルタによる積和演算を行い、
その結果により注目画素の画像の種類を予測し、この予
測結果により画像の種類を識別するための弁別閾値を適
応的に選択し、この選択された弁別閾値で画像情報の特
徴情報を弁別することにより画像の種類を判定し、この
判定結果に基づいて画像の種類に適した二値化閾値で二
値化するようにしたものである。この際、上記弁５ｌｉ
ｌ１′閾値は、具体的には、上記予測結果が文字である
場合は注目画素は文字である可能性が大きいため注目画
素が文字と判定され易いように、逆に、上記予測結果が
写真である場合は注目画素は写真である可能性が大きい
ため注目画素が写真と判定され易いようにそれぞれ選択
される。

このように、所定領域に集中して分布する文字又は写真
画素に対して注目画素の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濃度変化の急峻な領域
及び文字部の背景領域の誤判定を抑制し、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でいる。

（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横戊を示すブ
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データ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
データ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。

第１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はラインバッファ１が所定クロ
ックに同期して出力する画像データ８３〜Ｓ６を入力し
、その画像データ８３〜Ｓ６から最大値最小値検出回路
２１において注目画素を含む局所領域における最大濃度
Ｄｍａｘ　　（信号Ｓ２１）及び最小濃度Ｄｓｌｎ　　
（信号ｓ２２）を求め、さらに、これらを減算器２２で
減算することにより差を求めて最大濃度差ΔＤｉ＋ａｘ
　　（信号Ｓ２５〉を算出する。この最大濃度差△Ｄ　
ｗａｘは判定手段２４に供給される。一方、上記画像デ
ータＳ３〜Ｓ６は平均値算出回路２３に供給され、平均
濃度Ｄａ　　（信号Ｓ２４）が求められる。この平均濃
度Ｄａは、注目画素予測部２６に供給され、周辺領域の
特徴情報として用いられる。すなわち、注目画素予測部
２６では、周辺領域のそれぞれの平均濃度を特定のパラ
メータで重み付けした積和演算結果により注目画素の画
像の種類を予測する。

この予測結果は弁別閏値選択回路２５に供給きれる。弁
別閾値選択回路２５では、上記注目画素予測部２６での
予測結果に応じて弁別閾値Ｔ　ｂ　ｃ又はＴｈｄを適応
的に選択する。この弁別閾値選択回路２５で選択された
閾値Ｔｈａは判定手段２４に供給される。判定手段２４
では、注目画素を含む局所領域の最大濃度差ΔＤ　ｗａ
ｘを、上記弁別閾値選択回路２５で選択した弁別閾値Ｔ
ｈａで弁別することにより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
すかを判定し、その結果を選択制御信号Ｓ７として出力
するものである。

上記識別千段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Ｔｈ　１、又
は第２の閾値メモリ５からのディザ・マトリックス等の
第２の閾ＩＴｈ２のいずれかが画像データ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
る画像データ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＠Ｔｈｌは、動的閾値算出回路８に
おいて、入力された画像データ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）． 上記構成及び動作についてさらに詳細に説明する。

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量を求めて識別手
段２により画像種別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画素分ずつ並列に人力される画像データ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
出される画像データ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　ｍｌｎ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鎮最小値検出回路
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とを人力し、これらか
ら最大濃度！Ｉ！Ｄ■ａＸと最小濃度値Ｄ　ｍ１ｎとの
差を表わす最大濃度差ΔＤ　ｌａＸを求め、最大濃度差
信号Ｓ２５として出力する減算器２２を備えている。

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△Ｄ　ｓａｘを上記局所領域における画像の
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から読出した画像データＳ３〜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Ｓ２
４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。

しかして識別手段２における判定手段２４は注目画素を
含んだ所定範囲内の最大濃度差ΔＤ　ｌａＸを、後述す
る弁別閾値選択回路２５で選択した閾値で弁別し、上記
局所領域における画像情報の種別を判定する。この判定
結果に従って上記画像情報を二値化処理する閾値を設定
するための選択制御信号Ｓ７が生成され、上記セレクタ
３における二値化閏値の選択を制御する。この判定手段
２４は、画像の第１の特徴情報である最大濃度差ΔＤ　
ｓａｗと弁別閏値Ｔｈａとを比較する比較回路を備えて
いる。この比較回路は上記最大濃度差ΔＤ　ｓａｗが弁
別閏（ｉｌＴｈａより大きい乙さ画像の種類を文字であ
るε判定する。又、逆に上記最大濃度差ΔＤ　ｗａｘが
弁別閾値Ｔｈａより小さいとき画像の種類を写真である
と判定するようになっている。

注目画素予測部２６は、ラインバッファ２７及び積和演
算回路２８より構威されている。ラインバッファ２７は
、上記平均値算出回路２３で算出した平均濃度Ｄａを一
時的に蓄えておくもので、この内容は周辺画素の４ｖ徴
情報として用いられる。

本実施例においては、注目画素の周辺の参照範囲を、第
８図に示す領域としたために、２ラインバッファが必要
となっている。積和演算回路２８は、上記ラインバッフ
ァ２７に蓄えられた周辺画素の平均濃度を所定のクロツ
クに同期して順次入力し、．予め設定しておいた係数（
第９図参照）で重み付けし、注目画素の種類を予測する
注目画素予測情報を生成する。この積和演算回路２８は
、注目画素予測情報と所定の閏値Ｔｈｂとを比較する比
較器３５を併せて備えている。そして、この比較器３５
は注目画素予測情報が閾値Ｔｈｂより大きいとき注目画
素を写真と予測して「０」を出力し、注目画素予Ｉ１−
１情報が閾値Ｔｈｂより小さいときは注目画素を文字と
予測して「１」を出力する。

弁別閾値選択回路２５は、注目画素予測部２６の予測結
果により所定の閾値Ｔｈｃ又はＴｈｄ（Ｔｈｃ＜Ｔｈｄ
）の一方を選択する回路で、注目画素の予測結果が「１
』のときにＴｈｅを、予測結果が「０」のときにＴｈｄ
をそれぞれ選択し、閾値Ｔｈａとして出力するものであ
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ΔＤ■ａＸ　）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の構成を示すブロッ
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、ｊＩ３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画素ゴ
の領域内における濃度の最大値Ｄ　ｓａｗと最小ｔｎＤ
ｗｌｎ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１画素当り８ビットの画像データ８３〜Ｓ６を
、セレクタ２１ａにより比較器２ｌｂ，２１ｃ，２１ｄ
，２１ｅに順次分配する。この列単位に入力される画像
データ８３〜Ｓ６のセレクタ２１ａによる比較器２ｌｂ
．２１ｃ．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
，ＳＥＩ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デー
タ８３〜Ｓ６を出力させることにより行なう。そして、
比較器２１ｂ，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ε最小濃度とをそれぞれ求める。次段の比
較器２１ｆ，２１ｇは、上記比較器２１ｂ，２１ｃ，２
１ｄ，２１ｅからの信号をＥＤＧ１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「４×４画
素」の領域内における最大濃度値Ｄ　ｗａｘと最小濃度
値Ｄ　ｓｉｎがそれぞれ求められ、最大濃度信号＄２１
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　ｌ
ａＸと最小濃度値Ｄ　ｓｉｎとから′！Ｊ１の特徴情報
である最大濃度差ΔＤ　ｗａｘを次式により求めるもの
である。

ΔＤｇｇａｘ　−Ｉ）ｓａｘ　−Ｄｉｆｎ　　　　　−
　（３）この第１の特徴情報である最大濃度差ΔＤ　ｓ
ａｘは判定手段２４に与えられる。

一方、第２の特徴情報である平均濃度値ｐａを求める平
均値算出回路２３は、例えば第６図に示すように構威さ
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ビットの画像データ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。この列単位に入力される画像データ８３〜Ｓ
６のセレクタ２３ａによる加算器２３ｂ，２３ｃ．２３
ｄ，２３ｅへの分配は、クＯ　ック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２３ｇの出力端子Ａ　Ｏ　−　３、ＢＯ−３
，ＣＤ−３，ＤＯ−３を順次選択して画像データ５３〜
Ｓ６を出力させることにより行なう。そして、加算器２
３ｂ，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ｉ
ａ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
猿ａ２３ｇ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。

また、第７図は積和演算回路２８の構成を示すものであ
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の平均
濃度を、シフトレジスタ３２は注目画素の前ラインの周
辺画素の平均濃度を蓄えておくものである。また、シフ
トレジスタ３０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
々画素の平均濃度を蓄えておくものである。

また、例えばＲＯＭで構成される乗算器３３・・・は、
シフトレジスタ３０，３１、３２が出カする周辺画素の
平均濃度をアドレス情報として入力し、第９図に示す重
み付けパラメータとの積を計算するもノテアル。加算器
３４ａ＋　　３４ｂ，３４ｃ，３４ｄは、乗算器３３・
・・にょり重み付けされた周辺画素の平均濃度の総和を
算出するものである。

このように乗算器３３・・・と加算器３４ａ，３４ｂ．
３４ｃ，３４ｄとによって周辺画素の平均濃度の積和演
算を実行する。ここで加算器３４ｄの出力が注目画素予
測情報となる。比較器３５は、この注目画素予測情報と
所定の閾値Ｔｈｂとを比較し、判定結果を示す信号８２
３を弁別閾値選択回絡２５に供給する。

判定手段２４（第１図参照）は、上記減算器２２が出力
する最大濃度差ΔＤ　ＩＩａｘを弁別閾値選択回路２５
が出力する閾値Ｔｈａで弁別し、画像の種別を判定する
ことになる。判定条件を次に示す。

ΔＤｓａｘ　　＞　Ｔ　ｈ　　ａ　　　　　　　　　　
　　　　　・＝　　（４）ΔＤ　ＩａＸ　　≦Ｔｈａ　
　　　　　　　　　　　　　　・＝（５）判定手段２４
は、（４）式が満足された場合は注目画素を文字と判定
して「１」を出力し、（５）式が満足された場合は注目
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　ｗａｘ
と最小濃度値Ｄ　ｓｉｎとに従い、画像データＳ１を二
値化する為の閾値Ｂｈを、例えば Ｂ　ｈ＝　（Ｄｍａｘ　＋Ｄｍｌｎ　）　／　２　　　
−　（６）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Ｔｈ　１）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１／クタ３により選
択的に′抽出され、前記画像データＳ１の二値化閾値Ｔ
ｈ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
、それぞれの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、及び文字画像と写真画像との局所的な平均
濃度を比べた場合、文字画像の多くは背景画素で占めら
れているため文字画像の平均濃度の方が写真画像の平均
濃度に比べて小さいという性質を利用して、注目画素の
周辺画素の平均濃度と空間フィルタによる積和演算を行
い、その結果により注目画素の画像の種類を予測し、こ
の予測結果により画像の種類を識別するための弁別閾値
を適応的に選択し、この選択された弁別閾値で画像情報
の特徴情報を弁別することにより画像の種類を判定し、
この判定結果に基づいて画像の種類に的した二値化閾値
で二値化するようにしたので、濃度差だけによる識別で
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問
題を、また、文字画像においては背景部の画素は濃度が
小さく一様であるので濃度差も小さく、所定範囲内の画
素が全て背景画素の領域は写真と誤判定されるという問
題を解決できるものとなっている。

すなわち、濃度差だけでは誤判定される特徴情報を有す
る画素でも、周辺画素の情報を参照して弁別閾値を適応
的に選択・切り替えすることにより画像の種別を確実に
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、複数種類の情報が
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、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
に構威することもできる。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、所定範囲内の最大ａ度差を特徴
情報としたが、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、特徴量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Ｊ 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、及び文字画像の背景部
における誤判定をなくして正確な画像領域の分離が行え
、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
画像処理装置の構或を示すブロック図、第２図は最大値
最小位検出回路の構成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成を示す詳細ブロック図
、第７図は注目画素予測回路の構或を示すブロック図、
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（二値化手段）、４・・・第１の閾値メモリ、
５・・・第２の閾値メモリ、６・・・遅延メモリ、７・
・・比較同路（二値化手段）、８・・・動的閾値算出回
路、２１・・・最大値最小値検出同路（特徴抽出手段）
、２２・・・減算器（特徴抽出手段）　２３・・・平均
値算出回路、２４・・・判定手段、２５・・・弁別閾値
選択回路（弁別閾値選択手段）、２６・・・注目画素予
測部（予測手段）　２７・・・ラインバツファ、２８・
・・積和演算回路。

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特徴抽出される前記注目画素の
   周辺画素の特徴情報から前記注目画素の画像の種類を予
   測する予測手段と、 この予測手段の予測結果に応じて画像の種類を識別する
   ための弁別閾値を選択する弁別閾値選択手段と、 この弁別閾値選択手段で選択された弁別閾値により前記
   特徴抽出手段により抽出した特徴情報を弁別して画像の
   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二値化閾値
   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二値化閾値により前
   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。